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公开(公告)号:CN114943900B
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202210519078.9
申请日:2022-05-13
Applicant: 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) , 汕头大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/70 , G06Q10/0639 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及环境质量评价技术领域,具体涉及一种基于深度学习的海洋环境质量等级评价方法、装置及介质,方法包括:获取海洋区域在待评价时段的卫星遥感影像;将所述待评价时段的卫星遥感影像进行预处理和粗分割,得到污染区域图像;采用训练好的深度学习模型,得到海洋区域在待评价时段的海洋环境质量等级;其中,所述深度学习模型基于卷积神经网络训练得到,训练所述卷积神经网络的自变量为该海洋区域的样本图像,训练所述卷积神经网络的因变量为海洋环境质量等级;所述海洋环境质量等级包括清洁、微污染、轻污染、中污染和重污染;本发明针对海洋环境质量等级评价具有良好的时效性。
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公开(公告)号:CN110684688B
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN201911000897.7
申请日:2019-10-21
Applicant: 汕头大学
IPC: C12N1/20 , C02F3/34 , C12R1/01 , C02F101/38 , C02F101/36 , C02F101/34 , C02F101/30
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公开(公告)号:CN114943696A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210519990.4
申请日:2022-05-13
Applicant: 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) , 汕头大学
Abstract: 本发明涉及海洋环境监测技术领域,具体涉及一种基于遥感影像的海洋环境变化监测方法、装置及介质,方法包括:获取海洋遥感影像数据,对海洋遥感影像数据进行预处理,得到遥感图像;基于所述遥感图像确定对应时刻的水体指数;从而得出当天的水体指数;通过将所述水体指数输入基于LSTM神经网络训练得到的时间序列模型,进行随监测时间变化的海洋环境序列分析,得到反映海洋环境变化的水体指数序列;本发明能够对每天的海洋环境变化进行准确预测。
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公开(公告)号:CN102507922B
公开(公告)日:2014-07-09
申请号:CN201110330907.0
申请日:2011-10-27
Applicant: 汕头大学
IPC: G01N33/543 , G01N21/31
Abstract: 本发明涉及一种测定海洋贝类抗氧化能力的方法,具体说是一种快速测定海洋双壳贝类总抗氧化能力的方法。本发明利用96孔酶标板的全波频扫描型酶标仪代替常规的分光光度计测定处理后样品的总抗氧化能力,能够在极短的时间内,对批量样品进行快速、准确的测定,从而为海产双壳贝类的种间抗性研究提供一个快速检测方法。利用本发明可在极短的时间内批量测定海产双壳贝类不同种类、不同组织的总抗氧化能力,测定速度比常规方法提高10倍左右。
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