公开(公告)号：CN115063675A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210591637.7

申请日：2022-05-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 卢志忠 ,  张润博 ,  文保天 ,  张玉莹 ,  毛勇峰 ,  刘凯伦 ,  孙雷 ,  于环宇

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G01W1/14 ,  G01S13/95 ,  G01S13/89

Abstract: 本发明公开了一种航海雷达图像降雨强度等级反演方法，机挑选包含不同降雨量的航海雷达图像并确定其降雨强度等级；在图像中分别选取笛卡尔框图像，并将极坐标图象转化为直角坐标图像；分别求取每幅图像的海浪波数能量占比P海浪；将P海浪组成的向量o作为输入，降雨强度等级组成的向量do作为出结果期望，利用向量o对BP神经网络进行训练，并记录训练好的BP神经网络模型；在待检测图像中选取笛卡尔框图像，并求取其海浪波数能量占比P海浪；将待检测航海雷达图像的P海浪输入到训练好的BP神经网络模型，得到待检测航海雷达图像的降雨强度等级。本发明实现了自学习、自适应的降雨强度反演，具有较高的可靠性和准确性。