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    Tracciamento convettivo delle cellule attraverso la visione computerizzata basata sullapprendimento profondo
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    Il presente studio ha sviluppato un algoritmo autonomo per lidentificazione delle cellule convettive e il TRAcking (CITRA) utilizzando immagini a riflettività DWR. Lalgoritmo CITRA è implementato in Python utilizzando la tecnica di Deep learning delle Reti Neurali. Il riconoscimento ottico dei caratteri è utilizzato nel presente studio attraverso Tesseract che è un modulo di Rete Neurale non supervisionato basato su LSTM che analizza la matrice dimensionale dei pixel in ingresso/immagine e produce stringhe di alto livello. Lalgoritmo attraversa i valori dei pixel dellimmagine a riflettività DWR e riconosce le intensità dei pixel (>=30 dB) e segrega le celle convettive insieme ad altre proprietà delle celle stimate come il centroide della tempesta, larea coperta, la distanza e la direzione dal centro del radar. Le prestazioni dellalgoritmo CITRA è stato testato su diverse tempeste convettive e ha potuto identificarle e tracciarle con successo insieme ad altre proprietà fisiche delle cellule convettive. Inoltre, abbiamo dimostrato la potenziale applicazione dellalgoritmo CITRA sullevoluzione delle cellule convettive rilevate allinterno del raggio dazione del radar. Attualmente, lalgoritmo CITRA prende solo immagini di riflettività come singolo parametro di input.
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