卷积神经网络在陨石坑识别中的应用
陨石坑是陨石或小行星等物质高速冲击行星表面形成的坑穴.在一些没有大气圈或大气圈稀薄的行星上(如月球、水星、谷神星等),由于风化作用很弱,在漫长的行星历史中形成的大量陨石冲击坑得以保存下来.在缺乏地外天体样品的条件下,通过对行星表面陨石坑的识别和统计分析来研究行星冲击历史及太阳系扰动事件是目前最直接方法之一.卷积神经网络(Convolutional Neural Networks CNN)已经被广泛应用于图像处理领域，它的出现为高效地识别陨石坑提供了一种新的方法，在已经具有一定训练数据的基础上，CNN能高效、自动地识别陨石坑，并且其准确度要优于CDA。
陨石坑 自动识别 卷积神经网络
高才洪 刘耘
中国科学院地球化学研究所,矿床地球化学国家重点实验室,贵阳550002
国内会议
杭州
中文
1243-1243
2019-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）