基于近岸海面视频的浪高实时检测预测系统

摘要：

针对目前国内近岸浪高监测手段有限、监测频率和精度难以保障的问题,设计和研发了近岸海面视频监控下的浪高实时检测预测系统.根据业务需求,将系统分为视频传输、视频预处理、浪高检测、浪高预测和浪高可视化五个模块,其中视频传输模块负责所有监控视频在系统中的传输;视频预处理模块负责消除视频中干扰物对浪高检测精度的影响;浪高检测模块使用多层局部感知卷积神经网络(NIN)和支持向量回归(SVR)对海浪视频进行浪高检测;浪高预测模块使用长短期记忆网络(LSTM)对未来12小时和24小时的浪高进行预测;浪高可视化模块负责将检测所得浪高值映射为伪彩色,对浪高进行可视化.该系统支持多观测站点并行检测、站点切换、自动截断保存监控视频和存储浪高数据等功能.在国家海洋局北海预报中心的应用试验表明,该系统运行稳定,能够较好地协助浪高预报人员的工作.

关键词：浪高检测系统、浪高预测、视频信息、深度学习、长短期记忆网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP315(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科技计划项目17050501900,2005051900

在线出版日期：2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：138-143