[發(fā)明專利]一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從近岸海浪視頻中檢測(cè)浪高的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910141884.5
• 申請(qǐng)日: 2019-02-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109886217B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-10-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋巍;周旭;王振華;陳媛媛;趙丹楓;何盛琪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海海洋大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V20/40
• 分類號(hào): G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京金智普華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從近岸海浪視頻中檢測(cè)浪高的方法，其特征在于，所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從近岸海浪視頻中檢測(cè)浪高的方法包括：

通過(guò)海浪視頻預(yù)處理，從中抽取圖像幀和計(jì)算幀間差分，組成包含浪高靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息的三通道圖像；

構(gòu)建對(duì)海浪浪高進(jìn)行檢測(cè)的多層感知卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

基于經(jīng)視頻預(yù)處理后的圖像集構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行不同浪高檢測(cè)的訓(xùn)練；

利用訓(xùn)練好的模型較高精度的檢測(cè)近岸浪的即時(shí)海浪高度值；

所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從近岸海浪視頻中檢測(cè)浪高的方法具體包括：

步驟一，海浪視頻預(yù)處理，減少視頻中的冗余信息，獲取包含海浪靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息的海浪圖像；

步驟二，結(jié)合多層感知卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建近岸海浪圖像的浪高檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型；

步驟三，根據(jù)視頻預(yù)處理后的海浪圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集，對(duì)步驟二所構(gòu)建的浪高檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，獲得最佳模型參數(shù)；

步驟四，利用訓(xùn)練好的模型較高精度的檢測(cè)近岸浪的實(shí)時(shí)海浪高度值；

近岸海浪視頻預(yù)處理具體包括：

(1)獲取近岸視頻，對(duì)視頻每隔t秒分段；

(2)對(duì)每一小段視頻，保留第一幀圖像I₀，表征海浪靜態(tài)特性；基于幀間差分分別計(jì)算第I₀幀與后一幀I₁及第t幀I_t的S₀＝|I₀-I₁|和S₁＝|I₀-I_t|，表征海浪的相對(duì)短期和長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)特性；

(3)由I₀,S₀,S₁構(gòu)成三個(gè)通道的海浪圖像；

近岸海浪浪高值高精度檢測(cè)的多層感知卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：

基于NIN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型；NIN的整體結(jié)構(gòu)是由多個(gè)多層感知卷積層和一個(gè)全連接層組成，每個(gè)多層感知卷積層由多層感知機(jī)的微網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)每個(gè)局部感受野的卷積運(yùn)算，在正常的卷積層上實(shí)施級(jí)聯(lián)跨通道加權(quán)池化，抽象出局部特征；通過(guò)全連接層輸出的特征向量最后輸入分類或預(yù)測(cè)模型計(jì)算分類或預(yù)測(cè)結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從近岸海浪視頻中檢測(cè)浪高的方法，其特征在于，近岸海浪圖像的多層感知卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型訓(xùn)練方法具體包括：

(1)從三通道的海浪圖像中隨機(jī)截取一定大小m×m的海浪區(qū)域圖像，通過(guò)拉伸和旋轉(zhuǎn)方式對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充；

(2)同時(shí)制作多組不同分辨率的圖像數(shù)據(jù)，以視頻拍攝地點(diǎn)的實(shí)測(cè)有效浪高作為標(biāo)簽，形成海浪數(shù)據(jù)集，并按照比例分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

(3)分別以不同分辨率數(shù)據(jù)集作為輸入，利用其訓(xùn)練集對(duì)近岸海浪檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試分析，獲取最佳數(shù)據(jù)集尺寸及最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

3.一種實(shí)施權(quán)利要求1所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從近岸海浪視頻中檢測(cè)浪高的方法的近岸海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。