一种可自动更新的太阳黑子识别方法及系统

技术领域

本发明属于太阳黑子识别技术领域，具体涉及一种可自动更新的太阳黑子识别方法及系统。

背景技术

太阳黑子，是指太阳的光球表面有时会出现一些暗的区域，它是磁场聚集的地方。黑子是太阳表面可以看到的最突出的现象。一个中等大小的黑子大概和地球的大小差不多。太阳黑子存在于太阳光球表面，是磁场的聚集之处。其数量和位置每隔一段时间会发生周期性变化。根据统计，地球上天气或气候反常均与太阳黑子活动有密切关系。一个发展成熟的黑子是由中心颜色暗黑的部分和其周围暗黑的部分组成。前者是黑子的本影，后者为黑子的半影。黑子是太阳光球上的低温区，本影区的绝对温度在4000℃左右，半影则为5400℃。

现有的太阳黑子识别主要采用图像处理技术，主要通过提取太阳黑子的梯度，再对梯度进行一定限制来识别太阳黑子，或采用强度阈值法或区域生长等方法，这些方法相对比较繁琐，并且很难识别出所有的太阳黑子的问题，为此我们提出一种可自动更新的太阳黑子识别方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可自动更新的太阳黑子识别方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种可自动更新的太阳黑子识别方法，包括以下步骤：

S1、数据采集：提取太阳黑子数据样本，并对太阳黑子进行拍摄采集；

S2、数据处理：结合太阳黑子的形态信息，制作标签信息和数据集；

S3、数据更新：根据采集的数据对数据库中的数据进行更新；

S4、提取特征图：采用缩放的策略，把图像放大，使全日面图像上大小各异的太阳黑子都能被识别提取；

S5、过滤图像：对上一步得到的太阳黑子位置图像进行过滤，把太阳黑子重复和定位错误的位置进行筛选；

S6、标注太阳黑子位置：筛选出概率值超过阈值的太阳黑子，然后再计算该太阳黑子在全日面图像上的坐标，并标注太阳黑子标记。

优选的，所述数据采集为提取数据库中的太阳黑子数据样本作为结合黑子群的形态和极性对比信息，同时获取全日面图像图片。

优选的，所述数据处理为对全日面图像进行预处理，从全日面图像上提取单个太阳黑子的图片，把黑子群形态信息和的极性信息合成在一张图上。

优选的，所述数据处理还包括预处理后的图像根据威尔逊山磁分类法使用图像标注工具制作黑子群分类数据集，如把全日面图像转换成分类的黑子群图像，将预处理后的图像送入网络数据库，提升网络效率。

优选的，所述数据更新为对获得的黑子群图像进行收集，收集的黑子群图像安装不同分类储存在数据库内，并对过往的黑子群图像进行更新，方便进行查看。

优选的，所述数据更新包括原始数据保存、数据转换和历史数据库更新。

优选的，所述提取特征图为对最新的黑子群图像进行缩放，放大时对各个黑子位置进行标记，然后再缩小，使全日面图像上大小各异的太阳黑子都能被识别，每个被识别的太阳黑子都经过数据更新得到一个概率值，筛选出概率值超过阈值的太阳黑子，然后再计算该太阳黑子在全日面图像上的坐标。

优选的，所述过滤图像为对不清晰的太阳黑子图片进行过滤，主要包括重复和定位错误的位置。

优选的，所述标注太阳黑子位置用非极大值抑制的方法挑选出概率最高的一个，作为最终的太阳黑子标记框，然后通过数据更新再次存储到数据库。

优选的，包括数据库、原始数据模块、数据转换模块和历史数据库更新模块，所述原始数据模块为对过往的太阳黑子数据从数据库中特定位置提取，并把现有的太阳黑子数据在时间过去后储存在数据库特定位置，所述数据转换模块对得到的数据进行转换，方便压缩太阳黑子数据储存在数据库内，所述历史数据库更新模块为在得到新的太阳黑子数据时把太阳黑子数据覆盖储存，覆盖时间周期为十二年。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明基于自动更新的识别太阳黑子的方法不仅能自动识别全日面图像上的太阳黑子，还能准确的标记出太阳黑子位置信息，并根据时间对太阳黑子的变化进行实时更新识别，且可以在运行系统的同时，根据实际太阳黑子识别的信息改变来提高太阳黑子识别数据库的准确性。

2.本发明系统在使用时可以自动处理太阳黑子识别信息历史数据库持续收集的数据，确定其可靠性，并且可以根据最近太阳黑子识别信息来自动更新太阳黑子识别信息的历史数据库，即使在并未预先收集大量太阳黑子识别信息前，也可以在收集之前的识别数据的同时自动产生历史数据库，因此，可以将太阳黑子识别系统快速地投入实际应用。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种可自动更新的太阳黑子识别方法，包括以下步骤：

S1、数据采集：提取太阳黑子数据样本，并对太阳黑子进行拍摄采集，提取数据库中的太阳黑子数据样本作为结合黑子群的形态和极性对比信息，同时获取全日面图像图片；

S2、数据处理：结合太阳黑子的形态信息，制作标签信息和数据集，对全日面图像进行预处理，从全日面图像上提取单个太阳黑子的图片，把黑子群形态信息和的极性信息合成在一张图上，预处理后的图像根据威尔逊山磁分类法使用图像标注工具制作黑子群分类数据集，如把全日面图像转换成分类的黑子群图像，将预处理后的图像送入网络数据库，提升网络效率；

S3、数据更新：原始数据保存、数据转换和历史数据库更新，根据采集的数据对数据库中的数据进行更新，对获得的黑子群图像进行收集，收集的黑子群图像安装不同分类储存在数据库内，并对过往的黑子群图像进行更新，方便进行查看；

S4、提取特征图：采用缩放的策略，把图像放大，使全日面图像上大小各异的太阳黑子都能被识别提取，对最新的黑子群图像进行缩放，放大时对各个黑子位置进行标记，然后再缩小，使全日面图像上大小各异的太阳黑子都能被识别，每个被识别的太阳黑子都经过数据更新得到一个概率值，筛选出概率值超过阈值的太阳黑子，然后再计算该太阳黑子在全日面图像上的坐标；

S5、过滤图像：对上一步得到的太阳黑子位置图像进行过滤，把太阳黑子重复和定位错误的位置进行筛选，对不清晰的太阳黑子图片进行过滤，主要包括重复和定位错误的位置；

S6、标注太阳黑子位置：筛选出概率值超过阈值的太阳黑子，然后再计算该太阳黑子在全日面图像上的坐标，并标注太阳黑子标记，用非极大值抑制的方法挑选出概率最高的一个，作为最终的太阳黑子标记框，然后通过数据更新再次存储到数据库。

一种可自动更新的太阳黑子识别系统，包括数据库、原始数据模块、数据转换模块和历史数据库更新模块，原始数据模块为对过往的太阳黑子数据从数据库中特定位置提取，并把现有的太阳黑子数据在时间过去后储存在数据库特定位置，数据转换模块对得到的数据进行转换，方便压缩太阳黑子数据储存在数据库内，历史数据库更新模块为在得到新的太阳黑子数据时把太阳黑子数据覆盖储存，覆盖时间周期为十二年。

从上述描述可知，本发明具有以下有益效果：本发明基于自动更新的识别太阳黑子的方法不仅能自动识别全日面图像上的太阳黑子，还能准确的标记出太阳黑子位置信息，并根据时间对太阳黑子的变化进行实时更新识别，且可以在运行系统的同时，根据实际太阳黑子识别的信息改变来提高太阳黑子识别数据库的准确性。

采用上述技术方案，本发明系统在使用时可以自动处理太阳黑子识别信息历史数据库持续收集的数据，确定其可靠性，并且可以根据最近太阳黑子识别信息来自动更新太阳黑子识别信息的历史数据库，即使在并未预先收集大量太阳黑子识别信息前，也可以在收集之前的识别数据的同时自动产生历史数据库，因此，可以将太阳黑子识别系统快速地投入实际应用。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述，仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其它修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。