An Efficient and Generalizable Transfer Learning Method for Weather Condition Detection on Ground Terminals
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of satellite Internet with low-Earth-orbit (LEO) satellites in mega-constellations allows ubiquitous connectivity to rural and remote areas. However, weather events have a significant impact on the performance and reliability of satellite Internet. Adverse weather events, such as snow and rain, can disturb the performance and operations of satellite Internet’s essential ground terminal components, such as satellite antennas, significantly disrupting the space–ground link conditions between LEO satellites and ground stations. This challenge calls for not only region-based weather forecasts but also fine-grained detection capability on ground terminal components of fine-grained weather conditions. Such a capability can assist in fault diagnostics and mitigation for reliable satellite Internet, but its solutions are lacking, not to mention the effectiveness and generalization that are essential in real-world deployments. This article discusses an efficient transfer learning (TL) method that can enable a ground component to locally detect representative weather-related conditions. The proposed method can detect snow, wet, and other conditions resulting from adverse and typical weather events, and shows superior performance compared to the typical deep learning methods, such as YOLOv7, YOLOv9, Faster R-CNN, and R-YOLO. Our TL method also shows the advantage of being generalizable to various scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».