发明专利已授权

一种基于深度学习的急流线提取和识别方法

📄 申请号：CN202110276213.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-03-15

公开号

CN113159041A

公开日

2021-07-23

申请人

成都信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_34

IPC 分类号

G06K9_34 , G06K9_62 , G06N3_08 , G01S7_41 , G01S13_89 , G01S13_95 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习图像识别人工智能算法

应用场景

气象预报, 流体力学分析, 航空航天, 科学研究

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的急流线提取和识别方法，属于气象技术领域，将深度学习模型应用于急流区域的识别和提取，并采用大量的真实气象数据和气象专家的标注数据，以及有效可行的数据预处理方法，将识别急流线重要的两个特征风速和风向一致性，对应为图片的三个通道，利用深度学习在图像领域的创新算法，提高对于急流线识别的准确性，采用基于密度聚类的DBSCAN方法，对急流区域进行分类，并采用基于BP网络的回归模型，对急流区域进行线条的拟合，可以让模型学习到急流线的常规绘制方法，且在深度学习的基础上能提高急流线绘制的准确性，降低问题的复杂性。本发明解决了急流线提取和识别的传统方法中的区域限制和普适性差的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于特征分布对齐和邻域实例选择的跨项目缺陷预测方法

当前第 / 件

一种基于相对小波包熵脑网络和改进版lasso的运动想象脑电识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_34)

G06K9_00 G06K9_20 G06K9_22 G06K9_24 G06K9_32 G06K9_34 G06K9_36 G06K9_38 G06K9_40 G06K9_42 G06K9_44 G06K9_46 G06K9_62 G06K9_66 G06K9_68 G06K9_72 覆盖16个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：30 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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