残差卷积神经网络SAR影像海冰分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810897727.2
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2018-08-08
申请人：
上海海洋大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	残差卷积神经网络SAR影像海冰分类方法
申请号	CN201810897727.2	申请日期	2018-08-08
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-01-11	公开/公告号	CN109190491A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	上海海洋大学	申请人地址	上海市浦东新区沪城环路999号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海海洋大学	当前权利人	上海海洋大学
发明人	宋巍;王振华;李明慧;黄冬梅;贺琪;王龑
代理机构	上海伯瑞杰知识产权代理有限公司	代理人	李庆

摘要

本发明提供一种残差卷积神经网络SAR影像海冰分类方法，包括步骤：获取SAR影像数据；处理SAR影像数据获得训练数据集和测试数据集；设计残差卷积神经网络模型并利用训练数据集训练残差神经网络模型，获得基本的海冰分类模型；将训练数据集同时输入多个已训练好的海冰分类模型，利用集成学习思想组合单个模型的分类结果得到最终海冰分类的优化模型，并通过改变模型的个数，确定集成策略中最佳的模型数量；利用优化残差卷积神经网络模型对待分类SAR影像数据分类。本发明的一种残差卷积神经网络SAR影像海冰分类方法，可快速得到详细的具有海冰分布信息的海冰解译图，给海上作业人员提供参考。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供