CN119478752A 海上升压平台海浪高度监测方法、系统、介质及装置 （上海勘测设计研究院有限公司）

本申请提供一种海上升压平台海浪高度监基于所述海浪图像数据集获取海浪特征提取模2通过监控探头获取海上平台的带有刻度柱的构建深度神经网络模型，并在深度神经网络模型基于所述残差模块对所述海浪图像数据集进行聚合，以获取海浪图像的第一特征向基于所述残差模块对所述第一特征向量进行拼接，得到第二基于所述海浪矩形框计算裁剪后的海浪图像3基于所述第一像素值和所述原始像素值计算出海y＝y1+(y2_y1)*0.5模型训练模块，用于对所述海浪特征提取模型进行训练，得到优化后所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程上升压平台海浪高度监测装置执行权利要求1至8中任一项所述海上升压平台海浪高度监4于无法进行人工采集和记录，且通过视频采集的海浪图像因背景及周围大量浪花的干扰，5[0010]在第一方面的一种实现方式中，基于所述残差模块对所述第一特征向量进行拼[0022](1)本申请提供了一种海上升压平台海浪高度监测方法，采用基于深度学习的增[0023](2)本申请通过加入通道注意力机制和空间注意力机制使得海浪提取模型对核心6[0025]图1显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测方法于一实施例中的流程示意[0028]图4显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测方法中的串联通道注意力模块和[0029]图5显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测方法中的通道注意力模块结构示[0030]图6显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测方法中的空间注意力模块结构示[0031]图7显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测系统于一实施例中的原理结构示[0032]图8显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测装置于一实施例中的原理结构示[0043]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构7[0045]请参阅图1，显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测方法于一实施例中的流[0053]S12，基于所述原始图像构建海浪图像数据集，并对所述海浪图像数据集进行标始海浪图片数据集再随机选取其中部分海浪图片，手动标注海浪矩形框后作为训练数据89[0075](1)对对输入H×W×C的海浪特征F分别进行空间的全局最大池化和平均池化，从[0076](2)两个第一通道向量分别输入一个两层的卷积神经网络，并将卷积神经网络输[0086](1)对通道注意力模块输出的H×W×C第一特征向量G分别进行一个通道维度的最[0095]在本实施方式中，串联的通道注意力模块和空间注意力模块设置在DarkNet网络[0097]本实施例中，将剩下的100个测试数据集的样本输入至构建的海浪特征提取模型[0108]需注意的是，工作人员基于Python的PIL图像处理库开发图像预处理模型，基于[0110]本申请实施例所述的海上升压平台海浪高度监测方法的保护范围不限于本实施被处理器执行时实现如图1所述海上升压平台海浪[0112]在任何可能的技术细节结合层面，本申请可以是系统、方法和/或计算机程序产[0113]计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形[0114]这里所描述的计算机可读程序可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理可读存储介质中。用于执行本申请操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构海上升压平台海浪高度监测方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的海上升压平台[0116]以下将结合图示对本实施例所提供的海上升压平台海浪高度监测系统进行详细[0118]请参阅图7，显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测系统于一实施例中的原始海浪图片数据集再随机选取其中部分海浪图片，手动标注海浪矩形框后作为训练数据[0126]构建深度神经网络模型，并在深度神经网络模型中的残差模块中增加注意力模一Sigmoid激活函数得到权重系数Mc；Mc乘以输入的特征F即可得到缩放后H×W×C的新特注意力模块输出的H×W×C第一特征向量G分别进行一个通道维度的最大池化和平均池化，[0139]所述计算模块75用于基于所述优化后的海浪特征提取模型，计算海浪高度并保型发送给各个风电监控平台。海浪特征提取模型主要用于对海浪图像进行海浪矩形框标传递给模型训练模块对海浪提取模型进行训练。采用训练后的海浪提取模型对剩余的800[0145]海上升压平台海浪高度监测模型搭建海上升压平台海浪高度监测系统，能够高[0146]需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上x模上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软[0148]请参阅图8，显示为本发明的海上升压平台海浪高度监测装置于一实施例中的原述海上升压平台海浪高度监测装置执行如上所述海上升压平台海浪高度监测方法的各个[0150]上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProce简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称