一种基于轻量级神经网络的细粒度地基云分割识别方法

本申请公开了一种基于轻量级神经网络的细粒度地基云分割识别方法，涉及气象技术领域，该方法利用地基云分割模型对全天空可见云图进行像素级的地基云分割识别，使用的地基云分割模型在DeepLabV3+框架基础上进行针对性优化，将主干特征提取模块替换为MobileNetV2网络，增加注意力增强模块对浅层特征图进行强光抑制和多尺度结构的双重注意力引导，在解码器部分增加边缘感知融合模块进一步对浅层特征图进行边缘增强感知，由此可以在保持网络整体架构轻量化的基础上，显著提升对云体边缘细节与多尺度结构的建模能力，在复杂地基云图像场景下也有较高的地基云分割识别精度，且具有较强的适应性与部署效率。