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摘 要:本发明公开了一种基于数字图像的大气参数反演观测方法,包括图像特征提取、大气参数提取、AlexNet神经网络及大气参数反演;首先对目标图像提取局部特征和全局特征构建图像特征描述子,并提取已知大气参数特征,构建大气参数特征描述子;其次,基于大气参数与图像特征的相互作用关系,建立基于多输入多输出的AlexNet深度学习网络模型;最后,基于AlexNet深度学习网络模型的学习,通过实验对比研究完善学习网络,实现大气参数的反演。本发明设备成本低、适用性强、精度高等优点。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810857388.5 | 专利名称: | 一种基于数字图像的大气参数反演观测方法 |
申请日: | 2018-07-31 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |