[發明專利]一種海洋中尺度渦檢測方法在審
| 申請號： | 202110101082.9 | 申請日： | 2021-01-26 |
| 公開（公告）號： | CN112766194A | 公開（公告）日： | 2021-05-07 |
| 發明（設計）人： | 杜艷玲;劉倩倩;黃冬梅;宋巍;劉江勇;王麗麗;徐鑫 | 申請（專利權）人： | 上海海洋大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 201306 上*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 海洋 尺度 檢測 方法 | ||
1.一種海洋中尺度渦檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括：
采集包含所述中尺度渦的海平面異常數據；
對采集的所述海平面異常數據進行預處理，構建中尺度渦數據集；
將所述中尺度渦數據集輸入至ResNet主干網絡中，初步提取所述中尺度渦的特征，獲取所述中尺度渦的不同尺度特征圖；
特征金字塔網絡獲取所述中尺度渦的不同尺度特征圖，并通過上采樣和平級連接操作融合所述中尺度渦的低層和高層特征，獲取所述中尺度渦的語義信息強的多尺度特征圖；
在所述語義信息強的多尺度特征圖中的每個像素點生成由尺度、長寬比和角度控制的旋轉錨，獲取所述中尺度渦的帶有所述旋轉錨的多尺度特征圖；
將所述帶有所述旋轉錨的多尺度特征圖分別輸入分類子網絡和回歸子網絡中，分別獲取所述分類子網絡輸出的類別置信分數和所述回歸子網絡輸出的位置信息，最后通過非極大值抑制獲取所述中尺度渦的最終檢測結果。
2.如權利要求1所述的一種海洋中尺度渦檢測方法，其特征在于，在所述構建中尺度渦數據集之后，所述將所述中尺度渦數據集輸入至ResNet主干網絡中之前，還包括設置參數對所述ResNet主干網絡，所述特征金字塔網絡，所述旋轉錨及所述分類子網絡和所述回歸子網絡進行訓練。
3.如權利要求2所述的一種海洋中尺度渦檢測方法，其特征在于，對采集的所述海平面異常數據進行預處理包括：
對所述海平面異常數據可視化處理并設置統一分辨率和歸一化，獲取可視化并歸一化后的海平面異常數據輪廓圖；
在所述海平面異常數據輪廓圖中，專家標注所述中尺度渦并產生專家標注文件；
在所述海平面異常數據輪廓圖中，添加噪聲并產生帶有所述噪聲的標注文件；
對上述步驟中的所述海平面異常數據輪廓圖裁剪，對應的所述標注文件也以相同的裁剪方式裁剪，構建所述中尺度渦數據集。
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