公开(公告)号：CN110298280B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910538124.8

申请日：2019-06-20

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 黄冬梅 ,  杜艳玲 ,  刘佳佳 ,  宋巍 ,  贺琪 ,  苏诚 ,  王平山 ,  崔建华

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了种基于MKL多特征融合的海洋涡旋识别方法，其包括如下步骤：1)对基于合成孔径雷达影像的数据集进行数据预处理；2)批量的将预处理后的合成孔径雷达影像输入特征提取器，并提取灰度共生矩阵特征、傅里叶描述子特征和Harris特征；3)构建不同种类的核函数集，获取灰度共生矩阵特征、傅里叶描述子特征和Harris特征的训练集，对所述训练集做基于多核学习的多特征融合，获得数据集；4)构建分类器模型，其用于数据集的分类。本发明采用多种特征融合策略，将多种不同类型的特征应用于识别海洋涡旋的识别，克服了现有技术中数据处理能力的局限性和存在的传统人工目视、阈值设置方法对海洋涡旋识别的局限性。

公开(公告)号：CN110298280A

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：CN201910538124.8

申请日：2019-06-20

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 黄冬梅 ,  杜艳玲 ,  刘佳佳 ,  宋巍 ,  贺琪 ,  苏诚 ,  王平山 ,  崔建华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了种基于MKL多特征融合的海洋涡旋识别方法，其包括如下步骤：1)对基于合成孔径雷达影像的数据集进行数据预处理；2)批量的将预处理后的合成孔径雷达影像输入特征提取器，并提取灰度共生矩阵特征、傅里叶描述子特征和Harris特征；3)构建不同种类的核函数集，获取灰度共生矩阵特征、傅里叶描述子特征和Harris特征的训练集，对所述训练集做基于多核学习的多特征融合，获得数据集；4)构建分类器模型，其用于数据集的分类。本发明采用多种特征融合策略，将多种不同类型的特征应用于识别海洋涡旋的识别，克服了现有技术中数据处理能力的局限性和存在的传统人工目视、阈值设置方法对海洋涡旋识别的局限性。