TY -的A2 -王,华宁盟——谢Zongxia AU - Ji, Chunyang PY - 2019 DA - 2019/07/08 TI -单和多波长检测冠状变暗和冠状波使用更快R-CNN SP - 7821025六世- 2019 AB -自动检测的太阳能事件,尤其是罕见的事件,比如冠状变暗(CD)和冠状波(CW),在太阳物理学研究中是非常重要的。CD和CW不仅与日冕物质抛射(CMEs)的探测有关，而且对空间天气也有影响。在本文中，我们研究了它们的自动检测方法。此外，我们还收集和处理了包括太阳图像和事件记录的数据集，其中太阳图像来自太阳动力学观测台(SDO)的大气成像组件(AIA)，事件记录来自太阳物理事件知识库(HEK)。与之前使用的方法不同，我们引入了深度学习的思想。我们训练单波长和多波长模型基于更快的R-CNN。在精度方面，单波长模型表现得更好。多波长模型比单波长模型对多个太阳事件有更好的探测性能。SN - 1687-7969 UR - https://doi.org/10.1155/2019/7821025 DO - 10.1155/2019/7821025 JF -天文学进展PB - Hindawi KW - ER -