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傳統(tǒng)的海洋鋒識別方法依賴于梯度閾值，其將梯度值大于設定閾值的海域視為存在海洋鋒，但梯度閾值法存在閾值依賴人為設定且標準不統(tǒng)一，以及復雜多樣的海洋鋒無法用單一閾值進行準確識別的問題。為此，提出種融合深度學習的自適應梯度閾值判別方法。對海溫梯度圖進行標注，通過 Mask r-CNN訓練得到海洋鋒像素級識別模型，統(tǒng)計每一類鋒特有的梯度值分布作為該類鋒的基準梯度閾值，并基于該閾值對像素級的鋒面識別結(jié)果做精細化調(diào)整，對鋒面識別結(jié)果精度進行量化，以提高自適應鋒面調(diào)整過程的可靠性。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)梯度閾值法及單一的深度學習結(jié)果相比，該方法可以實現(xiàn)精細的海洋鋒識別，且具有良好的獨立性和完整性。
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