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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度信息融合的X波段天气雷达虫鸟辨识方法。本发明基于像素级分类器从点、局部尺度进行辨识，同时基于图像分类模型从全局尺度进行辨识，然后基于全局尺度信息对点、局部尺度信息进行修正；通过结合点、局部、全局多尺度信息，将虫鸟散射特征、空间分布特征充分利用，大大提高了X波段天气雷达虫鸟识别的准确率。与改进之前的模型相比，本发明X波段天气雷达识别准确率提高了9.33％，为精准实现我国X波段天气雷达虫鸟迁飞监测提供一种有效手段。
主权项：1.一种基于多尺度信息融合的X波段天气雷达虫鸟辨识方法，其特征在于，包括：步骤1，构建像素级分类器和图像分类模型；其中，像素级分类器和图像分类模型的输入为X波段天气雷达监测数据的点尺度特征，包括反射率因子、径向速度、谱宽、差分反射率、相关系数和差分相位，以及点尺度特征的标准差纹理；像素级分类器的输出为X波段天气雷达图像中各像素点的辨识类别；图像分类模型的输出为X波段天气雷达图像中主要的辨识类别；所述主要的辨识类别为辨识出的概率最大的类别；步骤2，基于样本数据集，对像素级分类器和图像分类模型进行训练；步骤3，分别基于步骤2训练好的像素级分类器和图像分类模型，对X波段天气雷达的监测数据进行辨识；步骤4，基于步骤3图像分类模型的输出类别，对步骤3像素级分类器输出的各辨识类别进行概率修正，具体为：增强与图像分类模型输出类别相同的类别的概率，抑制其他类别的概率；修正后的像素级分类器输出结果，即为最终的X波段天气雷达虫鸟辨识结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于多尺度信息融合的X波段天气雷达虫鸟辨识方法
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