| 专利号 | 2023102328522 | 申请日 | 2023-03-08 | 专利名称 | 一种基于深度神经网络的气体排放速率反演方法 |
| 授权日 | 2025-11-04 | 专利权人 | 烟台大学 | 发明人 | 武魁军;郭建军;何微微;张子豪;张会亮;胡向瑞 |
| 主分类号 | G06T5/50 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提出了一种基于深度神经网络的SO2气体排放速率反演方法。包括以下步骤：对获取的原始图像数据进行预处理；根据预处理后的数据获取光流；将经过处理的数据分成训练集和调试集；构建深度神经网络模型并对其进行优化；利用优化的深度神经网络模型实现排放速率的反演。与现有技术相比，本发明抗干扰能力强，能够极大程度上解决图像边缘羽流排放速率反演的难题，更为重要的是实现了对羽流排放速率的实时、快速、精确地反演。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 数字创意产业 数字文化创意活动 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
