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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)海洋大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于遷移學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)絡(luò)的雙極化SAR海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120257864B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510751610.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于遷移學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)絡(luò)的雙極化SAR海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法是由徐青;呂樂(lè)恬;殷曉斌;馬天;李炎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于遷移學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)絡(luò)的雙極化SAR海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遷移學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)絡(luò)的雙極化SAR海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法，涉及海洋環(huán)境信息監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括以下步驟：構(gòu)建海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法模型；其模型結(jié)構(gòu)包括：以ResNet網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練模型、中低風(fēng)速反演模型和高風(fēng)速反演模型；模型結(jié)構(gòu)還包括對(duì)中低風(fēng)速反演模型、高風(fēng)速反演模型中提取的特征進(jìn)行拼接、融合的特征拼接模型和特征融合模型，以及進(jìn)行臺(tái)風(fēng)風(fēng)速反演的反演模型。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于遷移學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)絡(luò)的雙極化SAR海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法，該反演算法能有效緩解高風(fēng)速區(qū)域的小樣本學(xué)習(xí)問(wèn)題，解決跨風(fēng)速段遷移中的特征失配問(wèn)題，提高臺(tái)風(fēng)風(fēng)速反演，尤其是高風(fēng)速區(qū)域風(fēng)速反演的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于遷移學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)絡(luò)的雙極化SAR海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于遷移學(xué)習(xí)和殘差網(wǎng)絡(luò)的雙極化SAR海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法，其特征在于，包括以下步驟： 構(gòu)建海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法模型；其模型結(jié)構(gòu)包括：以ResNet網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練模型、中低風(fēng)速反演模型和高風(fēng)速反演模型； 模型結(jié)構(gòu)還包括對(duì)中低風(fēng)速反演模型、高風(fēng)速反演模型中提取的特征進(jìn)行拼接、融合的特征拼接模型和特征融合模型，以及進(jìn)行臺(tái)風(fēng)風(fēng)速反演的反演模型； 獲取對(duì)海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速進(jìn)行反演的模型樣本數(shù)據(jù)，再將模型樣本數(shù)據(jù)劃分為中低風(fēng)速數(shù)據(jù)集和高風(fēng)速數(shù)據(jù)集，并輸入至預(yù)訓(xùn)練模型中進(jìn)行訓(xùn)練和特征提取，將特征遷移到對(duì)應(yīng)的低風(fēng)速反演模型和高風(fēng)速反演模型； 將模型全部的樣本數(shù)據(jù)分別輸入至中低風(fēng)速反演模型和高風(fēng)速反演模型中進(jìn)行獨(dú)立訓(xùn)練； 利用訓(xùn)練成型的海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速聯(lián)合反演算法模型進(jìn)行海面臺(tái)風(fēng)風(fēng)速的反演； 模型樣本數(shù)據(jù)包括：圖像數(shù)據(jù)和物理輔助數(shù)據(jù)；圖像數(shù)據(jù)包括：σVH、σVV、θ、lon、lat、vvvh；物理輔助數(shù)據(jù)包括：vv_en、vh_en、vv_homo、vh_homo、R、f、dir_u、dir_v和rain； 其中，σVH是VH極化SAR后向散射系數(shù)；σVV是VV極化SAR后向散射系數(shù)；θ是入射角；lon是經(jīng)度；lat是緯度；vvvh是極化比、vv_en是VV極化的能量；vh_en是VH極化的能量；vv_homo是VV極化的同質(zhì)度；vh_homo是VH極化的同質(zhì)度；R是距離；f是科里奧利參數(shù)；dir_u是風(fēng)向的正弦分量；dir_v是風(fēng)向的余弦分量；rain是降雨率。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)海洋大學(xué)，其通訊地址為：266000 山東省青島市嶗山區(qū)松嶺路238號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。