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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明属于海洋内波提取技术领域，具体公开了面向复杂环境背景的海洋内波提取方法、系统及程序产品，通过对采集的极化SAR图像数据进行预处理，再利用不同极化通道的SAR数据构建假彩色图像，增加表征内波特征的图像信息，然后利用假彩色图像对融合时空注意力机制与U‑Net网络且采用多尺度损失函数的内波自动提取网络进行训练和测试，从而利用海洋内波提取网络实现海洋内波波峰线的自动提取。本发明能够极大提高海洋内波遥感探测的效率，实现高效实时的海洋内波探测，克服了传统单通道SAR内波探测方法识别准确性、稳定性不足的缺点，拓宽了SAR技术在海洋内波监测中的应用空间，有利于海洋防灾减灾、保障潜艇水下航行安全。
主权项：1.面向复杂环境背景的海洋内波提取方法，其特征在于，包括：采集若干针对海洋的极化SAR图像数据，并对各极化SAR图像数据进行图像预处理，得到对应预处理后的极化SAR图像数据；对各预处理后的极化SAR图像数据进行多通道极化数据假彩色图像合成，得到对应的极化假彩色图像；获取用户的人工标注指令，并响应于人工标注指令对各极化假彩色图像进行内波波峰线标注，得到对应标注后的内波极化图像样本；将所有的内波极化图像样本按设定的比例分划分为训练集和测试集；采用训练集对预置的内波自动提取网络进行训练，直至满足设定的训练条件，得到训练后的内波自动提取网络，所述内波自动提取网络包含U-Net网络，且在U-Net网络的编码器部分的每个卷积块后都串联一个时空注意力模块，所述时空注意力模块包含一个空间注意力模块和一个通道注意力模块，所述内波自动提取网络的损失函数采用包含二元交叉熵损失函数、结构相似性损失函数和马修斯相关系数损失函数的多尺度损失函数；采用测试集对训练后的内波自动提取网络进行测试，直至满足设定的测试条件，得到测试后的内波自动提取网络，将测试后的内波自动提取网络作为海洋内波提取网络；将目标海洋极化SAR图像输入海洋内波提取网络中进行海洋内波提取，得到对应的海洋内波提取结果，并输出目标海洋极化SAR图像的海洋内波提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 面向复杂环境背景的海洋内波提取方法、系统及程序产品
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