一种基于多尺度特征与梯度融合操作的云图识别方法
公开
摘要
本发明涉及气象观测领域，具体是一种基于多尺度特征与梯度融合操作的云图识别方法，包括：1)通过分支减半云图特征大小，增加云图多尺度特征信息：将云图经过一个7×7卷积层和最大池化层后，通过一个3×3的卷积将特征图大小减半，接着再送入分支网络进行训练，最后将主线网络与分支网络特征图大小对应位置进行特征融合；2)通过梯度特征融合模块，增强云图特征轮廓信息：采用边缘轮廓提取算法Canny对每个密集块后的特征图提取梯度信息，将梯度信息经过softmax转化为权重矩阵，最后与特征图做点乘操作。本发明不仅进行了多尺度特征融合以及使用梯度信息，并且在模型中间将主线网络与分支网络对应大小位置进行叠加从而达到特征增强。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多尺度特征与梯度融合操作的云图识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565534A
申请号 ：
CN202210192286.2
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
林志玮金龄杰洪宇
申请人 ：
福建农林大学
申请人地址 ：
福建省福州市仓山区上下店路15号
代理机构 ：
厦门原创专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
高巍
优先权 ：
CN202210192286.2
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06T7/13 G06N3/04 G06K9/62 G06V10/764 G06V10/82 G06V10/80
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-05-31 ：
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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