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公开(公告)号：CN119152139A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411236903.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T17/05 , G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于填充超分的冰下地形生成方法，结合深度学习的填充和超分模型，利用稀疏机载雷达数据准确地生成高分辨率地形。该方法首先通过填充模型在低分辨率(1000m)提取地形走势，再使用超分模型对低分辨率地形进行超分，生成高分辨率(250m)地形。填充模型采用孪生结构，通过编解码器分支提取宏观特征，核预测分支学习每个像素的核生成走势细节。超分模型使用金字塔结构，结合核预测结构和像素重组与双线性插值融合，生成丰富地形细节。该方法在冰下地形生成任务中展现出较强的鲁棒性和广泛适用性，为该领域提供了新思路和方法，具有重要科学价值和应用前景。
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