【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及太陽活動圖像分析領域，具體而言，涉及基于深度學習的圖像分析方法及其應用。
技術介紹
1、隨著人類對太空的探索不斷深入，太空活動日益頻繁。太陽爆發活動是太空中一種常見的自然現象，它會釋放出大量的能量和物質，對太空環境和飛行器產生重大影響。在現有技術中，對太陽爆發活動的監測和預測以及對其影響的評估存在一定的局限性。
2、中國專利技術專利申請號：cn202410995643.8所提出的一種基于機器學習方法的太陽爆發活動預測分析平臺。包括監管預測模塊、關聯狀態分析模塊以及影響風險判定模塊。通過機器學習模型預先對太陽爆發活動的時間、位置及強度進行預測，以明確太陽爆發活動的時間、位置及強度，結合關聯狀態分析模塊判斷出太陽爆發活動于太空環境中的影響范圍以及地球環境下的影響范圍，進而獲取受影響范圍輻射影響的目標飛行器，形成對飛行器飛行路徑規劃，在太空中驟然遇到太陽爆發活動對太空環境內飛行器形成飛行規避，實現安全導航。
3、但是現有的太陽爆發活動預測分析的過程中缺少對太陽爆發活動獲取的圖片進行提取圖片特征信息進行分析并且做預測的問題，仍存在需要改進之處，傳統的圖像分析無法準確地捕捉太陽爆發活動的細節特征，導致對其發生的時間、強度和類型的預測不夠準確，難以提前做好充分的應對準備。
4、現有的技術在圖像分析太陽爆發活動對太空環境的影響時，沒有充分考慮到多種因素的綜合作用，如輻射強度、磁場變化，從而無法準確判斷其影響范圍和程度。
5、當前的圖像分析對太陽爆發活動與太空環境相互關系分析和預測不
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于：針對目前存在的
技術介紹
提出的問題。為了實現上述專利技術目的，本專利技術提供了以下技術方案：一種基于深度學習的圖像分析方法，包括以下步驟，步驟1、數據收集和預處理：收集大量的太陽爆發活動的圖像數據，所述圖像數據包括不同的太陽爆發類型、強度和時間；
2、步驟2、構建深度學習模型：采用圖像分析的深度學習卷積神經網絡cnn模型，所述深度學習卷積神經網絡cnn模型的架構，包括卷積層、池化層、全連接層；所述深度學習卷積神經網絡模型的超參數，包括迭代次數、批量大小，通過試驗和調整來優化模型性能；
3、步驟3、模型訓練：將預處理后的圖像數據分為訓練集、驗證集和測試集；使用訓練集對模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調整模型的參數，以最小化損失函數；在訓練過程中，使用驗證集來監控模型的性能，及時調整超參數，防止過擬合；
4、步驟4、圖像特征提取：使用訓練好的模型對太陽爆發活動的圖像進行特征提取，得到圖像的高級特征表示；圖像的高級特征包括太陽爆發的形態、強度、位置信息；
5、步驟5、太陽爆發活動圖像預測：基于提取的圖像特征，使用機器學習模型包括循環神經網絡rnn或長短時記憶網絡lstm對太陽爆發活動進行預測；輸入太陽爆發活動圖像特征序列為其中表示第t個時間點的圖像特征向量，t為時間序列的長度，模型將輸出對未來太陽爆發活動的預測結果；
6、步驟6、關聯狀態分析模塊：結合太陽爆發活動的預測結果和太空環境，構建關聯狀態分析模塊；關聯狀態分析模塊分析太陽爆發活動對太空環境的影響，包括輻射強度、磁場變化；通過模擬判斷出太陽爆發活動在太空環境中所造成的影響范圍。
7、作為本專利技術優選的技術方案，步驟1對圖像進行預處理，包括圖像增強、去噪、裁剪和歸一化操作，增強圖像表示為：；其中：為原始像素值，增強后的像素值；和分別是圖像中的最小和最大像素值，是輸出圖像的最大灰度級數。
8、作為本專利技術優選的技術方案，步驟2、在卷積神經網絡中，圖像分析的深度學習卷積神經網絡cnn用于提取圖像的特征，深度學習卷積神經網絡卷積操作的表達式：其中：是卷積后的輸出值，位于位置；是輸入圖像在位置的像素值；是卷積核在位置的權重；m和n分別是卷積核的高度和寬度。
9、作為本專利技術優選的技術方案，步驟3、在模型訓練：將預處理后的圖像數據分為訓練集、驗證集和測試集；使用訓練集對模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調整模型的參數，以最小化平均損失函數，所述平均損失函數表示為：其中：表示平均損失函數；為真實圖像數據，為預測圖像數據，n為圖像數據樣本數量，為圖像數據像素坐標。
10、作為本專利技術優選的技術方案，還包括安全飛行路徑規劃：針對受影響的目標飛行器，設計安全飛行路徑規劃算法；所述安全飛行路徑規劃算法考慮太陽爆發活動的預測結果、太空環境的影響范圍以及目標飛行器的性能和約束條件；通過優化算法，生成能夠規避太陽爆發活動影響的安全飛行路徑。
11、作為本專利技術優選的技術方案，步驟5、太陽爆發活動圖像預測的具體步驟如下：
12、步驟51、數據收集與預處理：收集歷史的太陽爆發活動圖像數據；對圖像進行特征提取，提取太陽黑子數量、耀斑面積、磁場強度特征；將提取的特征進行數據清洗和預處理，處理缺失值、異常值；
13、步驟52、構建機器學習模型：使用循環神經網絡rnn作為預測模型，并確定模型的結構，包括隱藏層神經元數量、層數參數；
14、步驟53、模型訓練：使用訓練集數據對模型進行訓練；在訓練過程中，根據損失函數的值調整模型的參數，使用測試集數據對訓練好的模型進行評估。
15、作為本專利技術優選的技術方案，步驟6、關聯狀態分析模塊：通過圖像數據像素結合太陽爆發活動進行分析預測，構建關聯狀態分析預測函數表達式為：；其中：關聯狀態分析預測函數；爆發強度級：用數值1-5來表示，磁場變化量；太陽爆發活動的強度；輻射強度，為圖像數據像素坐標。
16、作為本專利技術優選的技術方案，還包括空間天氣監測與預警：利用關聯狀態分析模塊的結果，對空間天氣進行實時監測。當太陽爆發活動對太空環境產生影響時，及時發布預警信息，為航天器運行、衛星通信提供保障。
17、作為本專利技術優選的技術方案，基于深度學習的圖像分析方法在太陽爆發活動與太空環境相互關系分析和預測的應用。
18、作為本專利技術優選的技術方案，基于深度學習的圖像分析方法在空間天氣監測與預警的應用。
19、與現有技術相比，本專利技術的有益效果：在本專利技術的方案中：本專利技術提高了對太陽爆發活動的監測和預測能力，通過深度學習的圖像分析方法，能夠更準確地提取太陽爆發活動的圖片特征信息，從而對其進行預測。
20、本專利技術有效降低了太空環境對飛行器的風險影響，通過結合關聯狀態分析模塊判斷太陽爆發活動在太空環境中所造成的影響范圍，進而規劃目標飛行器的安全飛行路徑，能夠避免飛行器受到太陽爆發活動的直接影響，提高了飛行器的安全導航運行概率。
21、本專利技術為太空設備的安全運行提供了輔助決策，通過對太陽爆發活動的分析和預測，以及對飛行器受影響情本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，包括以下步驟，
2.根據權利要求1所述的基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，步驟1對圖像進行預處理，包括圖像增強、去噪、裁剪和歸一化操作，其中增強圖像表示為：；其中：為原始像素值，增強后的像素值；和分別是圖像中的最小和最大像素值，是輸出圖像的最大灰度級數。
3.根據權利要求2所述的基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，步驟2、在卷積神經網絡中，圖像分析的深度學習卷積神經網絡CNN用于提取圖像的特征，深度學習卷積神經網絡卷積操作的表達式：其中：是卷積后的輸出值，位于位置；是輸入圖像在位置的像素值；是卷積核在位置的權重；m和n分別是卷積核的高度和寬度。
4.根據權利要求3所述的基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，步驟3、在模型訓練：將預處理后的圖像數據分為訓練集、驗證集和測試集；使用訓練集對模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調整模型的參數，以最小化平均損失函數，所述平均損失函數表示為：其中：表示平均損失函數；為真實圖像數據，為預測圖像數據，N為圖像數據樣本數量，為圖像數據像素坐標。
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1.一種基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，包括以下步驟，
2.根據權利要求1所述的基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，步驟1對圖像進行預處理，包括圖像增強、去噪、裁剪和歸一化操作，其中增強圖像表示為：；其中：為原始像素值，增強后的像素值；和分別是圖像中的最小和最大像素值，是輸出圖像的最大灰度級數。
3.根據權利要求2所述的基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，步驟2、在卷積神經網絡中，圖像分析的深度學習卷積神經網絡cnn用于提取圖像的特征，深度學習卷積神經網絡卷積操作的表達式：其中：是卷積后的輸出值，位于位置；是輸入圖像在位置的像素值；是卷積核在位置的權重；m和n分別是卷積核的高度和寬度。
4.根據權利要求3所述的基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，步驟3、在模型訓練：將預處理后的圖像數據分為訓練集、驗證集和測試集；使用訓練集對模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調整模型的參數，以最小化平均損失函數，所述平均損失函數表示為：其中：表示平均損失函數；為真實圖像數據，為預測圖像數據，n為圖像數據樣本數量，為圖像數據像素坐標。
5.根據權利要求4所述的基于深度學習的圖像分析方法，其特征在于，還包括安全飛行...
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