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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明属于天气雷达技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的双极化天气雷达图像分割方法。本发明的方法中构建6通道输入的ResNet‑UNet双极化天气雷达图像分割模型，有效解决了现有双极化天气雷达识别降水，鸟类，昆虫回波的准确性及泛化能力。采用focalloss损失函数，有效地解决了天气雷达图像中存在的类别不平衡问题，以及背景与前景不平衡问题。
主权项：1.一种基于深度神经网络的双极化天气雷达图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、获取双极化天气雷达数据；步骤二、将步骤一获取的双极化天气雷达数据中的变量进行归一化处理；步骤三、将步骤二中归一化的变量进行线性插值，并将线性插值后的雷达数据渲染成雷达图像；步骤四、对步骤三中渲染后的雷达图像进行像素级标注，并将标注后的雷达图像按比例划分为训练集和测试集；步骤五、搭建图像分割模型；步骤六、在步骤四得到的训练集上对步骤五搭建的图像分割模型进行迭代训练，在训练过程中通过计算分割结果与标签之间的损失函数来调整图像分割模型的参数，最终得到训练后的图像分割模型；使用步骤四得到的测试集对步骤六训练后的雷达图像分割模型进行测试；步骤七、将待分割目标输入到步骤六训练后的图像分割模型中，得到双极化天气雷达图像分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于深度神经网络的双极化天气雷达图像分割方法
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