论文部分内容阅读
目的目前基于视觉信息的海浪要素检测方法分为基于立体视觉和基于视频/图像特征的检测方法,前者对浪高的解析不稳定、模型复杂、鲁棒性较差、不能很好地满足实际应用的需求,后者主要检测海浪的运动方向和浪高等级,无法获取精确的浪高值,其中基于图像特征的检测受限于先验知识,检测稳定性较差。为此,本文结合深度学习的特征学习机制,提出了一种面向近岸海浪视频的浪高自动检测方法。方法从近岸海浪监控视频中提取视频帧图像,计算相邻两帧差分获取差分图像,通过数据预处理对静态图像集和差分图像集进行数据扩充;针对两类图像集分别设计