[发明专利]一种基于深度学习的中尺度涡旋识别方法在审
| 申请号： | 202010594330.3 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111767827A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张卫民;殷何卿;戴海瑨;王辉赞;汪祥;朱俊星;李小勇 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的中尺度涡旋识别方法，包括以下步骤：数据获取与准备；数据变换与数据增强；建立基于注意力机制的金字塔场景解析网络模型；对所述的网络模型进行训练；利用训练好的网络模型进行中尺度涡旋识别。本发明利用改进的PSPNet(金字塔场景解析网络)对海面高度数据为内容的二维图像进行分析和识别，从而实现对海洋中尺度涡旋的识别，采用空洞卷积(Dilated Convolution)的ResNet网络作为特征提取网络，同时采用逐点的空间注意力机制神经网络模块，提升金字塔场景解析网络模型的中尺度涡旋的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 尺度 涡旋 识别 方法 | ||
【主权项】：
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