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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及人工智能海洋学中的海洋信息预测领域，更具体地，涉及到一种基于多维特征聚合与边缘增强的海雾时空预测算法。现有技术主要对特定海域是否会发生海雾进行类别级预测，无法对该海域海雾发生的位置范围进行像素级预测。海雾的生成和空间分布是由多种海洋气象要素的综合影响所决定的，海雾像素级预测需要引入海洋气象要素作为辅助信息。此外，考虑到海雾的复杂性和多变性，边缘区域往往模糊不清。本发明所述的方法设计了多维特征聚合模块，充分捕捉海洋气象要素数据的时空关联性，设计了边缘增强特征提取模块，生成具有位置感知和较强边界轮廓的边缘增强特征。采用本发明所述的方法，极大地提高了海雾的时空预测精度。
主权项：1.一种基于深度学习的黄渤海海雾预测算法，包括以下步骤：1输入海洋气象要素数据和海雾光学遥感图像获取编码特征将过去及当前共8个时刻的各种海洋气象要素数据和当前时刻的海雾光学遥感图像，分别输入到编码器的两个分支产生要素特征和图像特征。2多源数据信息流控制和图像边缘信息提取将步骤1中获得的要素特征和图像特征利用门控机制进行信息流控制，减少无关信息的干扰。将步骤1中得到的图像特征利用位置边缘感知机制进行边缘信息提取，获得边缘感知特征。3多源数据的特征融合将步骤2中获得的特征通过3D卷积层进行特征融合，得到边缘增强特征，从而提高模型的性能。4特征解码及预测掩码生成将不同尺度的编码特征恢复到原始图像尺寸，并生成未来7个时刻的海雾像素级预测。将生成的预测图进行像素级分类，将分类为正样本的像素预测为出现海雾。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于深度学习的黄渤海海雾预测算法
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