A CME Automatic Detection Method Based on Adaptive Background Learning Technology
المؤلفون المشاركون
Zhang, Qinghui
Qiang, Zhenping
Bai, Xianyong
Lin, Hong
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, we describe a technique, which uses an adaptive background learning method to detect the CME (coronal mass ejections) automatically from SOHO/LASCO C2 image sequences.
The method consists of several modules: adaptive background module, candidate CME area detection module, and CME detection module.
The core of the method is based on adaptive background learning, where CMEs are assumed to be a foreground moving object outward as observed in running-difference time series.
Using the static and dynamic features to model the corona observation scene can more accurately describe the complex background.
Moreover, the method can detect the subtle changes in the corona sequences while filtering their noise effectively.
We applied this method to a month of continuous corona images, compared the result with CDAW, CACTus, SEEDS, and CORIMP catalogs and found a good detection rate in the automatic methods.
It detected about 73% of the CMEs listed in the CDAW CME catalog, which is identified by human visual inspection.
Currently, the derived parameters are position angle, angular width, linear velocity, minimum velocity, and maximum velocity of CMES.
Other parameters could also easily be added if needed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qiang, Zhenping& Bai, Xianyong& Zhang, Qinghui& Lin, Hong. 2019. A CME Automatic Detection Method Based on Adaptive Background Learning Technology. Advances in Astronomy،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1114435
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qiang, Zhenping…[et al.]. A CME Automatic Detection Method Based on Adaptive Background Learning Technology. Advances in Astronomy No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1114435
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qiang, Zhenping& Bai, Xianyong& Zhang, Qinghui& Lin, Hong. A CME Automatic Detection Method Based on Adaptive Background Learning Technology. Advances in Astronomy. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1114435
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1114435
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر