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公开(公告)号：CN115861734A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211499451.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的海面波高反演方法，包括：针对特定的雷达以及对应的航行海洋环境，建立雷达图像数据集；将所述雷达图像数据集划分为训练集、测试集和验证集，对所述雷达图像数据集中的训练集利用深度学习方法进行训练，深度学习模型采用编码器解码器架构，输入为雷达图像，输出为雷达图像每个像素点对应的波面高度；对训练后的的模型通过验证集进行测试，选出效果最佳的模型，并在测试集中评估雷达图像波面反演方法的效果。本发明充分利用深度学习方法的非线性拟合能力，可以有效提高海面波浪的观测精度，具有重要的应用价值。
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