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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：一种随机海况自适应感知调制神经网络的海水养殖目标提取方法，属于海洋遥感与人工智能交叉技术领域，包括：1随机海况自适应感知调制神经网络，实现随机海况下的海水养殖遥感信息精确提取，包括海况迭代查询模块、自适应感知调制模块和多流全向融合金字塔模块。2海况迭代查询模块，通过时空定位迭代查询结合蒲福风力等级表进行自动确定；3自适应感知调制模块，计算图像灰度和密度分布，根据海况水平调整不同图像区域的非线性衰减率以提高图像的信噪比，并设计图像综合调制质量为调制结果的评价指标；4多流全向融合金字塔模块，集成双向特征金字塔和注意力门等机制，自适应融合调制结果并获取多维特征，增强原始图像和调制结果之间的相关性，有效提高不同海况下海水养殖遥感影像分割的准确性和稳定性。

主权项：1.一种随机海况自适应感知调制神经网络的海水养殖目标提取方法，其特征在于，所述提取方法基于随机海况自适应感知调制神经网络模型实现，能够有效地应对随机变化的海况，实现对海水养殖目标的准确感知和调制，神经网络模型包括海况迭代查询、自适应感知调制和多流全向融合金字塔三个关键模块：1海况迭代查询模块：在时空定位的基础上运用迭代查询方法，以获取精准的风速信息，并通过蒲福风力等级表进行自动的海况等级确定；2自适应感知调制模块：通过对图像灰度和密度分布进行计算，并根据海况等级实现对图像中不同区域的非线性衰减率进行调整，从而优化图像的信噪比；同时设计图像综合调制质量作为评价指标，用以客观评估调制结果的质量；3多流全向融合金字塔模块：集成双向特征金字塔、注意力门、多尺度卷积和偏移卷积，以自适应方式融合自适应感知调制模块的调整结果，并获取多维特征；该多流全向融合金字塔模块旨在挖掘原始图像和调制结果之间的共同有效信息，提高在不同海况下海水养殖遥感影像分割的准确性和稳定性；所述的海水养殖目标提取方法包括以下几个步骤：第一步，在卫星资源网站上获取SAR遥感影像数据，对获取数据进行预处理，得到数据集及相应的标签，其中数据集由多张随机海况下的遥感影像组成；第二步，根据每张影像的经纬度和拍摄时间信息，采用海况迭代查询模块，通过迭代查询窗口来获取图像实际的环境参数，包括风速和其他信息；同时，通过对比蒲福风力等级表，确定图像的实际海况等级；其中迭代查询窗口设置为以实际经纬度为中心，边长为n×r的正方形窗口，其中n为迭代次数；r为迭代半径，获得的风速如式1所示， 其中，v表示估计风速；xi表示当前查询范围内所有的数据记录点；c表示数据记录点的个数；第三步，设计自适应感知调制模块，从灰度强度、分布特点和目标密度三个主要方面进行综合估计，并根据海况等级对遥感影像数据的不同区域进行自适应的非线性衰减，从而提升高海况下养殖目标与海水背景之间的对比度，显著增强影像可分割性；该自适应感知调制模块分为两个主要部分：目标灰度强度估计和比率r1的计算；目标密度估计和比率r2的计算；该自适应感知调制模块可以在处理不同的海况SAR影像时表现出良好的适应性；第四步，构建适用于在随机海况下进行语义分割的多流全向融合金字塔模块；首先，为了有效利用第三步中自适应感知调整模块的输出结果ui′和ui″，并改进多流全向融合金字塔模块对原始图像目标区域的识别能力，同时提取多尺度的目标信息，设计一个三输入注意力多尺度卷积机制；该机制旨在聚焦于学习ui′和ui″中保留的高灰度值区域；之后，将三输入注意力多尺度卷积机制处理后的结果进行特征提取，采用扩张卷积以扩大感知范围、抑制噪声、捕获更为全面信息；此外，该多流全向融合金字塔模块在结构上采用金字塔结构，利用双向特征金字塔有效增强多层扩张卷积的特征提取结果的上下文传递能力；将经过双向特征金字塔多层传递和融合处理的多维特征图输入至解码部分，用于生成分割结果；解码部分采用多层卷积核和注意力门，有助于有效融合信息并减弱由海况背景干扰引起的虚假目标影响。

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百度查询： 大连理工大学 一种随机海况自适应感知调制神经网络的海水养殖目标提取方法