[发明专利]一种基于卷积神经网络从近岸海浪视频中检测浪高的方法有效
| 申请号： | 201910141884.5 | 申请日： | 2019-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN109886217B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 宋巍;周旭;王振华;陈媛媛;赵丹枫;何盛琪 | 申请（专利权）人： | 上海海洋大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 200000 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于海洋工程技术领域，公开了一种基于卷积神经网络从近岸海浪视频中检测浪高的方法，基于卷积神经网络从近岸海浪视频中检测浪高的方法包括：通过海浪视频预处理，从中抽取图像帧和计算帧间差分，组成包含浪高静态和动态信息的三通道图像；构建能够对海浪浪高进行检测的多层感知卷积神经网络模型；基于经视频预处理后的图像集构建训练数据集，对构建的网络模型进行不同浪高检测的训练；利用训练好的模型较高精度的检测近岸浪的即时海浪高度值。本发明能提高检测的效率，能够在业务化运行要求的精度内达到很好检测效果，能够高精度且快速地获取近岸海浪的有效波高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 近岸 海浪 视频 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络从近岸海浪视频中检测浪高的方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络从近岸海浪视频中检测浪高的方法包括：通过海浪视频预处理，从中抽取图像帧和计算帧间差分，组成包含浪高静态和动态信息的三通道图像；构建对海浪浪高进行检测的多层感知卷积神经网络模型；基于经视频预处理后的图像集构建训练数据集，对构建的网络模型进行不同浪高检测的训练；利用训练好的模型较高精度的检测近岸浪的即时海浪高度值。
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