基于EasyDL的超新星自动搜寻系统设计

• 作者: 孙睿康
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 深度学习 超新星 EasyDL
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 工程实践与应用
• 页码范围: 262-263
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.01.062

摘要

文章通过总结国内外现有的超新星搜寻方法,基于百度EasyDL定制化图像识别平台,提出了超新星搜寻系统设计.采用新疆星明天文台拍摄的可见光图像作为数据,对超新星自动搜寻系统的设计进行了研究,着重探讨了超新星特征提取、自动识别等问题.最终测试结果表明,此系统能迅速地缩小需要人工确认的可见光图像数量,从而准确地确定超新星.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙睿康		1	2	1.0	1.0