[发明专利]基于深度学习的船基视频图像海冰厚度测量方法及系统有效
| 申请号： | 202011605955.1 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112700489B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 季青;庞小平;赵羲;梁泽毓 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/62 | 分类号： | G06T7/62;G06T7/00;G06T5/00;G06T7/136;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/082 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的船基视频图像海冰厚度测量方法及系统，包括输入翻转海冰关键帧识别数据集并进行图像增强，所述翻转海冰关键帧识别数据集中包括从船基海冰视频中识别所得多幅带标记的图像帧，所述标记包括“翻转海冰”、“海水”、“海冰”和“其他”类别；基于多尺度的密集连接卷积神经网络训练翻转海冰关键帧识别模型；采用翻转海冰关键帧识别模型，识别“翻转海冰”类别的图像帧，并保存为待测量的翻转海冰图像帧；基于所得待测量的翻转海冰图像帧，实现海冰厚度测量。本发明面向极地科考研发，方法合理、精确，有效提高了船基海冰视频数据处理效率及自动化程度；系统设计规范，可靠性强，具有较强的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视频 图像 厚度 测量方法 系统 | ||
【主权项】：
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