一种基于宽度学习的涡旋识别方法及装置
公开
摘要
本发明公开了一种基于宽度学习的涡旋识别方法及装置，方法包括：获取目标区域的海表流场数据，并根据所述海表流场数据确定所述目标区域的海‑气界面的流场特征；对所述目标区域进行涡旋分布判断，确定所述目标区域的涡旋分布结果；通过二次曲面方程对所述涡旋分布结果进行拟合后，确定涡旋的三维结构类型；采用宽度学习方法对已识别出的涡旋的特征进行学习后，根据所述目标区域内的流场特征进行近海次中尺度涡旋的预测，得到涡旋识别结果。本发明提高了预测的准确性，可广泛应用于数据处理技术领域。
基本信息
专利标题 ：
一种基于宽度学习的涡旋识别方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299377A
申请号 ：
CN202111675313.3
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
任磊黎明思王璞王雅琦魏稳欧素英黄硕胡湛
申请人 ：
中山大学
申请人地址 ：
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
梁嘉琦
优先权 ：
CN202111675313.3
主分类号 ：
G06V20/05
IPC分类号 ：
G06V20/05 G06T17/05 G06N3/08 G06N3/04 G06V10/82 G06V10/774
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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