《面向日地空間安全的大規模極光圖像檢索研究》是依託西安電子科技大學，由楊曦擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向日地空間安全的大規模極光圖像檢索研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：楊曦
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
極光是唯一能夠用肉眼觀測到的反映日地空間作用過程的地球物理現象，對極光有效數據的篩選和關鍵數據的分析可以幫助人類在有限時間內獲取太陽風與地球磁場活動的大量信息，為日地空間安全提供可靠的技術保障。由於極光成像原理和圖像內容不同於自然圖像，現有檢索系統的特徵提取方式難以滿足大規模極光圖像檢索的需求。為了解決這個問題，本項目擬從基於內容的圖像檢索技術出發，結合極光成像特點和深度學習模型，針對查詢圖像全面統計、重點圖像精確分析和特殊圖像實時預測的任務需求，分別設計基於多級卷積神經網路、分層卷積神經網路和顯著域卷積神經網路的圖像檢索算法，以提高大規模極光圖像檢索系統的查全率、查準率和速度性能。本項目具有極化深度特徵的有效提取、上下文語義信息的合理融合和多學科交叉合作的協同開展三個創新點，能夠輔助物理學者完成日地空間的建模和預測工作。
結題摘要
極光是唯一能夠用肉眼觀測到的反映日地空間作用過程的地球物理現象，對極光有效數據的篩選和關鍵數據的分析可以幫助人類在有限時間內獲取太陽風與地球磁場活動的大量信息，為日地空間安全提供可靠的技術保障。由於極光成像原理和圖像內容不同於自然圖像，現有檢索系統的特徵提取方式難以滿足大規模極光圖像檢索的需求。為了解決這個問題，本項目從基於內容的圖像檢索技術出發，結合極光成像特點和深度學習模型，針對查詢圖像全面統計、重點圖像精確分析和特殊圖像實時預測的任務需求，分別設計了基於多級卷積神經網路、分層卷積神經網路和顯著域卷積神經網路的圖像檢索算法，提高了大規模極光圖像檢索系統的查全率、查準率和速度性能。本項目具有極化深度特徵的有效提取、上下文語義信息的合理融合和多學科交叉合作的協同開展三個創新點，能夠輔助物理學者完成日地空間的建模和預測工作。本項目的研究成果包括：培養優青人才1名，博士畢業生2名，在讀博士生2名，碩士畢業生2名，在讀碩士生8名；發表與課題相關並標註本基金資助的學術論文總計14篇；其中SCI檢索（包括待檢索）10篇，包括中科院二區以上論文10篇；在申請中國家發明專利6項。項目負責人入選陝西省青年科技新星、中國電子學會青年人才托舉計畫、陝西省高校科協青年人才托舉工程，獲陝西省優秀博士學位論文獎、西安電子科技大學優秀博士論文獎、ACM西安新星獎。
