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一种基于深度学习的急流线提取和识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2021102762137
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2021102762137 | 专利名称 | 一种基于深度学习的急流线提取和识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06K9/34(2006.01),G06K9/62(2006.01),G06N3/08(2006.01),G01S7/41(2006.01),G01S13/89(2006.01),G01S13/95(2006.01) |
| 申请人 | 申请地址 | 610225四川省成都市双流区西南航空港经济开发区学府路1段24号 | |
| 发明人 | 甘建红 | 申请日期 | 2021-03-15 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-11 07:49:55 |
| 专利摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的急流线提取和识别方法，属于气象技术领域，将深度学习模型应用于急流区域的识别和提取，并采用大量的真实气象数据和气象专家的标注数据，以及有效可行的数据预处理方法，将识别急流线重要的两个特征风速和风向一致性，对应为图片的三个通道，利用深度学习在图像领域的创新算法，提高对于急流线识别的准确性，采用基于密度聚类的DBSCAN方法，对急流区域进行分类，并采用基于BP网络的回归模型，对急流区域进行线条的拟合，可以让模型学习到急流线的常规绘制方法，且在深度学习的基础上能提高急流线绘制的准确性，降低问题的复杂性。本发明解决了急流线提取和识别的传统方法中的区域限制和普适性差的问题。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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