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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 439 - 450 (12page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2019.45.5.439
이용수
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Locating the center and predicting the intensity of typhoons are critical issues to prevent damages caused by them. In this paper, we propose two models based on Faster R-CNN for predicting the intensity and the center location of typhoons via satellite images without pre-processing; one of the models utilizes an only single-channel and the other uses whole four channels. The biggest advantage of proposed models is that it can produce both the center coordinates and the class of the intensity regardless of the number of typhoons occurred, which never have been studies yet. Compared to the single-channel model, multi-channel model achieves higher typhoon detection rate than single-channel model since it can extract various aspects of features from multiple channels through CNN backbone network.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 실험 설계
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 계획
참고문헌
참고문헌 (21)
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Cha, Y.-M., Kim, J.-Y., Jang, G.-H., and Shin, D.-S. (2014), Building Typhoon Best Track Production System, Proceedings of the Meeting of Korea Meteorology Society(KMS), 19-20.
Chen, B., Chen, B., and Lin, H. (2018), Rotation-blended CNNs on a New Open Dataset for Tropical Cyclone Image-to-intensity Regression, Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining-KDD 18.
Dvorak, V. F. (1975), Tropical cyclone intensity analysis and forecasting from satellite imagery, Monthly Weather Review, 103(5), 420- 430.
Everingham, M., Van Gool, L., Williams, C. K., Winn, J., and Zisserman, A. (2007), The PASCAL visual object classes challenge 2007(VOC2007) results.
Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., and Malik, J. (2014), Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation, 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
Chen, B., Chen, B., and Lin, H. (2018), Rotation-blended CNNs on a New Open Dataset for Tropical Cyclone Image-to-intensity Regression, Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining-KDD 18.
Dvorak, V. F. (1975), Tropical cyclone intensity analysis and forecasting from satellite imagery, Monthly Weather Review, 103(5), 420- 430.
Everingham, M., Van Gool, L., Williams, C. K., Winn, J., and Zisserman, A. (2007), The PASCAL visual object classes challenge 2007(VOC2007) results.
Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., and Malik, J. (2014), Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation, 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
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