[发明专利]基于卷积神经网络的海洋涡旋边缘叶绿素环的识别方法在审
| 申请号： | 202311092969.1 | 申请日： | 2023-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN116824276A | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 徐广珺;林之夏;刘婧媛 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06N3/0464;G06V10/766;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 陈瑶 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的海洋涡旋边缘叶绿素环的识别方法，涉及海洋涡旋叶绿素环识别领域，包括以下步骤：获取叶绿素浓度数据和海洋涡旋数据并进行数据匹配，从中识别出叶绿素环结构和非叶绿素环结构；对叶绿素环结构和非叶绿素环结构进行左右翻转和上下翻转，获得扩充的叶绿素环训练集样本、非叶绿素环训练集样本和验证集样本；将叶绿素环训练集样本和非叶绿素环训练集样本输入卷积神经网络中进行模型训练；将验证集样本输入训练好的模型中，获得基于卷积神经网络识别出的叶绿素环和非叶绿素环，完成海洋涡旋边缘叶绿素环的识别。本发明解决了现有叶绿素环识别方法消耗时间成本高以及识别准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 海洋 涡旋 边缘 叶绿素 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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