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申请/专利权人：中国海洋大学;崂山国家实验室
摘要：本发明主要提供了一种海洋亚中尺度涡旋识别方法及其模型构建方法，属于海洋遥感观测分析技术领域；获取高光谱卫星光学遥感反演的叶绿素数据；对获取的卫星遥感叶绿素数据进行值域筛选和对数变换；将经过处理的叶绿素数据进行Lanczos高通滤波；将叶绿素数值转化为图像灰度值并应用限制对比度的自适应直方图均衡化技术；将增强的叶绿素图像进行解译标注生成训练集；对于用于识别的叶绿素图像进行重叠裁剪并进行数据有效率筛选；然后通过训练YOLOv7‑X深度学习模型进行亚中尺度涡旋识别。本发明通过数据图像处理、深度学习网络训练、识别等环节的创新设计,实现了对亚中尺度涡旋进行自动高效识别。
主权项：1.一种海洋亚中尺度涡旋识别模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取高光谱卫星光学遥感反演的叶绿素图像数据集；其使用海洋色卫星载荷多光谱数据，通过生物光学模型反演算法获得；步骤2，对叶绿素图像数据集进行值域筛选,选择0.001-20mgm3的范围,然后对数值进行对数变换,避免沿岸和远洋浓度差异及色彩堆积；步骤3，施加二维Lanczos高通滤波,设置半功率截止波长为N公里，以抑制大尺度信号,突出尺度小于N公里的亚中尺度涡旋对叶绿素场的调制；步骤4，对步骤3处理后的叶绿素图像数据归一化为灰度值,并进行数据增强；步骤5，步骤5，进行人工标注和数据筛选，标注数据包括位置坐标和半径，生成亚中尺度气旋涡旋、反气旋涡旋和无涡旋区域数据集，划分训练集与测试集；步骤6，构建YOLOv7-X目标检测模型，并使用步骤5中的数据集进行训练与测试，获取最终亚中尺度涡旋识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 崂山国家实验室 一种海洋亚中尺度涡旋识别方法及其模型构建方法
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