融合多尺度旋转锚机制的海洋中尺度涡自动检测
目的 海洋中尺度涡自动检测是了解其演变规律,研究其在海洋物质运输和能量传递中的作用的基础.针对海洋中尺度涡形态不规则、结构复杂多变、长宽比不确定,以及涡群海域中尺度涡分布密集导致的检测精度低的问题,提出一种基于深度学习多尺度旋转锚机制的海洋中尺度涡自动旋转检测方法.方法 首先对卫星遥感海平面高度异常数据进行可视化预处理,并采用图像处理策略对数据集进行扩充构建训练集;其次构建了一种基于深度学习多尺度旋转锚机制的中尺度涡自动检测模型,考虑到中尺度涡尺度变化大和其所处海洋环境复杂多变的特点,主干网络采用RetinaNet提取中尺度涡特征,同时采用特征金字塔结构融合中尺度涡的低层与高层特征,设计多尺度、多长宽比以及多旋转角度锚点机制实现多尺度旋转检测锚的生成;最后集成分类与回归两个子网络,实现海洋中尺度涡的自动旋转检测.结果 实验结果表明,提出的中尺度涡自动检测方法极大改进了水平检测框存在显著的大纵横比导致检测精度低和检测框嵌套和重叠现象.本文方法最优检测精度为90.22％,与水平检测方法相比,精度提升了8％.在印度洋、太平洋、大西洋和赤道海域进行了海洋中尺度涡的旋转检测实证分析,验证了模型具有很好的泛化能力.结论 本文通过设计多尺度、多长宽比和多旋转角度实现多尺度旋转锚的生成机制,达到中尺度涡目标旋转检测,有效克服了水平检测框区域冗余和检测框重叠、嵌套现象,显著提升了中尺度涡检测精度.
目标旋转检测、海洋中尺度涡、海平面异常、深度学习、多尺度旋转锚
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TP751.1(遥感技术)
国家自然科学基金;上海市自然科学基金
2022-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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