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一种基于Mask R-CNN的新反气旋客观识别方法

摘要

本发明提出一种基于Mask R‑CNN深度学习模型的反气旋客观识别方法,以提高反气旋识别的准确性,并提升对反气旋系统二维外形特征的客观描述能力。本发明提出的反气旋客观识别方法利用海平面气压数据与人工识别反气旋数据训练Mask R‑CNN深度学习模型,通过训练好的模型得到机器识别反气旋数据。本发明的客观识别方法可对反气旋进行较为准确的个体位置识别,同时该客观识别方法对实际存在的反气旋系统有较为良好的二维外形特征表述能力。

著录项

  • 公开/公告号CN113344136B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京信息工程大学;

    申请/专利号CN202110763216.3

  • 发明设计人 卢楚翰;张煜敏;孔阳;

    申请日2021-07-06

  • 分类号G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32238 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人张立荣

  • 地址 210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号

  • 入库时间 2022-08-23 13:15:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    授权

    发明专利权授予

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