海洋中尺度涡与军事、渔业生产等诸多方面密切相关。本项研究发展多尺度图像分析、大规模并行人工神经网络与专家知识推理相结合的模式识别技术,实现海洋遥感图像中尺度涡的识别和自动参数测量,解决海洋遥感监测中的关键问题。同时,对模拟生物视觉的多尺度分析和模仿人脑学习的超大规模并行人工神经网络研究也具有重要意义。
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数据更新时间:2023-05-31
涡度相关技术及其在陆地生态系统通量研究中的应用
内点最大化与冗余点控制的小型无人机遥感图像配准
端壁抽吸控制下攻角对压气机叶栅叶尖 泄漏流动的影响
居住环境多维剥夺的地理识别及类型划分——以郑州主城区为例
桂林岩溶石山青冈群落植物功能性状的种间和种内变异研究
海洋中尺度涡合并模式及能量变化
海洋中尺度涡的识别、合成与理论模型
基于多尺度统计模型的SAR图像海洋表面油膜检测
融合海流场分解理论与深度学习的海洋中尺度涡检测与识别新方法