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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了基于注意力的多尺度残差U‑Net的海洋中尺度涡旋检测方法，包括以下步骤：（1）获取海平面异常数据SLA，选取海表面温度数据SST，选取基于卫星高度计的海洋涡旋识别追踪数据集；（2）对基于卫星高度计的海洋涡旋识别追踪数据集制作涡旋标签，对海平面异常数据和海表面温度数据进行归一化处理；（3）对得到的归一化结果进行拼接；遍历涡旋标签数据，根据预设的区域对涡旋标签进行数组截取，得到涡旋标签数据集；（4）构建双交叉多尺度特征融合网络模型并进行训练；（5）将测试集输入最优的模型中进行性能测试，得到测试结果，将测试结果与涡旋标签进行对比得到评价指标；本发明提升了检测精度与效率。
主权项：1.基于注意力的多尺度残差U-Net的海洋中尺度涡旋检测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取时间分辨率为1d，空间分辨率为0.25°的海平面异常数据SLA，选取时间分辨率为一维数据，空间分辨率为0.25°的海表面温度数据SST，选取基于卫星高度计的海洋涡旋识别追踪数据集；（2）对基于卫星高度计的海洋涡旋识别追踪数据集制作涡旋标签，时间分辨率为一维数据；对海平面异常数据和海表面温度数据进行归一化处理；（3）对得到的归一化结果进行拼接；遍历涡旋标签数据，根据预设的区域对涡旋标签进行数组截取，得到涡旋标签数据集；（4）构建双交叉多尺度特征融合网络模型即DCA-PRUNet模型并进行训练；其中，将涡旋数据集作为训练集，将海平面异常数据SLA和海表面温度数据SST作为测试集；（5）将测试集输入最优的DCA-PRUNet模型中进行性能测试，得到测试结果，将测试结果与涡旋标签进行对比得到评价指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于注意力的多尺度残差U-Net的海洋中尺度涡旋检测方法
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