CBAM이 내장된 YOLOX 기반의 극지 캡 아크 자동 탐지 방법

오로라 아크는 오로라 타원과 구별되는 오로라 구조로, 그 위치와 형태는 다양한 태양-지구 환경과 관련이 있습니다. 그러나 오로라 아크의 발생 빈도가 낮고 자동 식별 기술이 부족하여, 많은 관측 이미지를 수동으로 구별해야 하므로 매우 비효율적입니다. 식별 효율을 개선하기 위해 YOLOX 네트워크와 합성곱 블록 주의 모듈(attention mechanism)을 기반으로 한 식별 알고리즘을 제안합니다. 2013년부터 2019년까지 방위 기상 위성 프로그램(F16-F19)에서 제공하는 특수 센서 자외선 분광 이미징 장치로 관측된 오로라 이미지를 사용하여 전 세계 및 지역 영역에 대한 자동 탐지 모델을 별도로 훈련했습니다. 식별 결과는 교차점을 계산하여 통합됩니다. 테스트 결과에 따르면, 이벤트 식별 정확도는 86%, 위치 식별 정확도는 79%로, 통합 이전의 결과보다 모두 우수합니다. 따라서 제안된 방법은 이미지에 오로라 아크가 포함되어 있는지 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 정확하게 위치시킬 수 있어 향후 연구의 발전을 위한 매우 효과적인 도구입니다.