Diplomová práca

Processing of Image Meteorological Data by Deep Learning

Autor Filip Pavlove
Vedúci RnDr. Andrej Lúčny, PhD.

Materiály

Anotácia

Práca má výskumný charakter. Vstupom sú merané a z časti anotované obrazové meteorologické dáta, predovšetkým kamerové snímky z automatických meteorologických staníc. Tieto treba spracovať: normalizovať ich, očistiť a doplniť k nim anotácie podľa kódov meteorologického pozorovania, geografických údajov a ručne zadaných hodnôt. S nimi potom treba navrhnúť a vyskúšať rôzne metódy spracovania obrazu na hľadané fyzikálne veličiny, predovšetkým horizontálnu a prevládajúcu dohľadnosť. Ťažisko týchto metód bude spočívať v použití hlbokého učenia. S touto, relatívne modernou technikou sa treba dôkladne oboznámiť, rovnako ako s podobnými prácami v danej aplikačnej oblasti.

Cieľ

Cieľom práce je navrhnúť viacero metód určovania fyzikálnych veličín z obrazových meteorologických dát, vyhodnotiť ich úspešnosť a porovnať ich.

Zdroje

Východiskové odborné práce

Akmaljon Palvanov and Young Im Cho. Visnet: Deep convolutional neural networks forforecasting atmospheric visibility

Ryo Onishi and Daisuke Sugiyama. Deep convolutional neural network for cloud coverage estimation from snapshot camera images

Manuály, učebnice, tutoriály, iné dokumenty

Pytorch

OpenCV

DeepLearning

Výsledky

Timeline