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申请/专利权人：自然资源部第一海洋研究所
摘要：本发明涉及海浪波高反演领域，公开了一种基于卷积神经网络的CCD图像海浪波高反演方法，包括如下步骤：将CCD相机拍摄的图像数据和测波雷达测得的波高数据进行数据匹配，对图像数据进行剔除筛选，图像预处理；基于CCD相机参数和透视变换方法对图像进行校正，随后剪切，划分为练集和测试集；将训练集图像输入EfficientNet模型进行训练，使用测试集图像对训练得到的模型进行评估；将待测的开阔海域的CCD相机拍摄的图像数据进行处理后，输入到评估合格的模型中进行海浪波高反演。本发明所公开的方法能够有效降低数据存储和处理成本；对图像进行校正后能进一步提高模型性能，提高反演精度。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的CCD图像海浪波高反演方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将CCD相机拍摄的图像数据和测波雷达测得的波高数据进行数据匹配，构建初步的数据集；步骤2，对初步数据集中的图像数据进行剔除筛选，然后对筛选后的数据集进行初步的图像预处理；步骤3，基于CCD相机参数和透视变换方法对图像进行校正，随后对校正图像进行剪切，去除变换造成的无效信息；步骤4，将剪切后的数据集划分为训练集和测试集；步骤5，将训练集图像输入改进后的EfficientNet模型进行训练，其中，CCD相机拍摄的图像数据作为模型输入，测波雷达测得的波高数据作为标签，与模型输出的波高数据进行比较；训练完成后使用测试集图像对训练得到的模型进行评估；步骤6，将待测开阔海域的CCD相机拍摄的图像数据按照步骤2和步骤3的方法进行处理后，输入到评估合格的模型中进行海浪波高反演。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部第一海洋研究所 一种基于卷积神经网络的CCD图像海浪波高反演方法
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