論文の概要: Deep Vision in Analysis and Recognition of Radar Data: Achievements,
Advancements and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09990v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 14:06:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 15:14:30.421601
- Title: Deep Vision in Analysis and Recognition of Radar Data: Achievements,
Advancements and Challenges
- Title（参考訳）: レーダーデータの分析と認識における深いビジョン:達成、進歩、挑戦
- Authors: Qi Liu, Zhiyun Yang, Ru Ji, Yonghong Zhang, Muhammad Bilal, Xiaodong
Liu, S Vimal, Xiaolong Xu
- Abstract要約: レーダは降水流などの効果的な予測のためにエコー情報を得るために広く使用されている。
近年,気象レーダデータ解析とパターン認識にDeep Learning(DL)モデルを用いた科学的研究と実践的な取り組みがレビューされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.854253090092506
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Radars are widely used to obtain echo information for effective prediction,
such as precipitation nowcasting. In this paper, recent relevant scientific
investigation and practical efforts using Deep Learning (DL) models for weather
radar data analysis and pattern recognition have been reviewed; particularly,
in the fields of beam blockage correction, radar echo extrapolation, and
precipitation nowcast. Compared to traditional approaches, present DL methods
depict better performance and convenience but suffer from stability and
generalization. In addition to recent achievements, the latest advancements and
existing challenges are also presented and discussed in this paper, trying to
lead to reasonable potentials and trends in this highly-concerned field.
- Abstract（参考訳）: レーダは降水流などの効果的な予測のためにエコー情報を得るために広く使用されている。
本稿では,特にビームブロック補正,レーダーエコー推定,降水ナキャストの分野において,気象レーダデータ解析とパターン認識のための深層学習モデルを用いた最近の科学的研究と実践について検討した。
従来の手法と比較して, DL法は性能と利便性が向上するが, 安定性と一般化に悩まされている。
近年の業績に加えて,最近の進歩や既存の課題も提示・議論され,この高度に関心のある分野における合理的な可能性とトレンドを導こうとしている。
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