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摘要：本发明公开了一种基于GoogLeNet模型的卫星云图自动识别与分析方法及系统，涉及图像识别领域。目前，卫星云图数据量大、复杂度高，导致高效获取高质量云图数据及自动解译面临挑战。本发明包括步骤：收集和整合原始云图数据、对原始云图数据进行预处理、构建基于GoogLeNet的自动解译与分析模型，实现多尺度特征提取及生成最终的定性分析结果。本技术方案通过使用GoogLeNet模型和Inception模块，实现对大规模卫星云图的自动化解译和分类，有效减少了人工分析的工作量，提高了识别和分析的效率，提供准确、可靠的高质量云图数据，有利于提高气象预测的准确性。
主权项：1.一种基于GoogLeNet模型的卫星云图自动识别与分析方法，其特征在于包括以下步骤：1）收集和整合来自多源卫星的原始云图数据；2）对原始云图数据进行预处理，采用中值滤波处理技术平滑数据并减少噪声；3）对预处理后的卫星云图进行分割，并统一每个像素点的比例，同时对云图数据进行尺寸归一化处理，使所有图像的尺寸保持一致；将图像的像素值进行归一化处理，将像素值缩放到0到1之间；4）构建基于GoogLeNet的自动解译与分类模型，所述模型包括：Inception模块，用于多尺度特征提取；由卷积层、池化层和全连接层建立特征提取和分类的网络结构；一主分类器和至少两个辅助分类器，辅助分类器分别处于网络的不同深度位置；辅助分类器的输出在训练过程中加入到总损失中，以提供额外的梯度路径，并通过叠加多个分类损失减少过拟合；将预处理和归一化后的云图数据作为训练集输入到自动解译与分类模型，并进行模型训练；5）在模型训练完成后，将新的卫星云图数据输入到已训练的自动解译与分类模型中，自动解译与分类模型的输出层生成最终的定性分析结果。
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