[发明专利]基于卷积神经网络的海面太阳耀斑区溢油多光谱探测方法在审
| 申请号： | 202010299907.8 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111563420A | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 马毅;杜凯;杨俊芳;姜宗辰 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第一海洋研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/25 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 266061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 发明提供一种基于卷积神经网络的海面太阳耀斑区溢油多光谱探测方法，所述探测方法包括：对海面太阳耀斑区油膜图像的多光谱数据进行去噪处理得到去噪数据；将所述去噪数据转化为二维光谱矩阵；将所述二维光谱矩阵作为输入数据，输入卷积神经网络；利用所述卷积神经网络进行特征提取和分类，输出分类结果。本发明通过构建基于卷积神经网络(CNN)的海面太阳耀斑区溢油提取模型，实现了对海面太阳耀斑区油膜的提取，卷积神经网络模型对于海面太阳耀斑区溢油的分类具有更高的精度与一致性，卷积神经网络的局部连接、权值共享等特点使得它能够自动挖掘溢油图像的深层信息，学习到更多更本质的特征，从而获得最优的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 海面 太阳 耀斑 溢油 光谱 探测 方法 | ||
【主权项】：
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