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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于少样本学习的潮滩地形监测方法。该方法借助海岸监控系统收集的非正射潮滩淹水图像数据；在少量标注样本的支持下，通过引入大规模基础模型SAM进行增强学习，实现对潮滩水边线的快速精确提取；利用共线方程，将非正射水边线转为正射水边线；结合水位监测站提供的实时潮位信息，本技术可以在潮周期的时间尺度上，构建高精度的潮滩地形。本发明的优点是：为标注数据稀缺的潮滩地形监测领域提供了一种有效的解决策略，进而支持潮滩地形的全自动化和动态监测系统的建立。
主权项：1.一种基于少样本学习的潮滩地形监测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、在监测的潮滩设立海岸监控系统和水位监测站，通过所述海岸监控系统获取潮滩的非正射潮滩淹水图像数据；S2、在少量标注样本的支持下，利用大规模基础模型SAM进行增强学习以对所述非正射潮滩淹水图像中的潮滩水边线进行提取；S3、利用共线方程，将提取的非正射水边线转化为正射水边线；S4、结合所述水位监测站提供的实时潮位信息以及转化所得的所述正射水边线，在潮周期的时间尺度上，构建潮滩地形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于少样本学习的潮滩地形监测方法
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