公开(公告)号：CN119068211B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411561845.8

申请日：2024-11-05

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  左子杰 ,  叶敏 ,  温琦 ,  王鑫 ,  聂为之

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像补全技术领域，公开了基于异常注意力和FNO的叶绿素浓度补全方法及系统，所述系统包括空间域双流注意力网络和频率域融合补全网络，所述空间域双流注意力网络将周均值叶绿素浓度场、破损的叶绿素浓度场作为输入，经过空间稳定注意力模块和空间异常注意力模块同时输出空间域上的稳定特征向量、异常特征向量；频率域融合补全网络将空间域上的稳定特征向量、异常特征向量作为输入，在频率域上经过融合补全后输出补全的叶绿素浓度场，并伴随得到重构的周均值叶绿素浓度场、破损的叶绿素浓度场，用于进行判别训练。通过本发明提高补全的准确性。

公开(公告)号：CN119068211A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411561845.8

申请日：2024-11-05

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  左子杰 ,  叶敏 ,  温琦 ,  王鑫 ,  聂为之

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像补全技术领域，公开了基于异常注意力和FNO的叶绿素浓度补全方法及系统，所述系统包括空间域双流注意力网络和频率域融合补全网络，所述空间域双流注意力网络将周均值叶绿素浓度场、破损的叶绿素浓度场作为输入，经过空间稳定注意力模块和空间异常注意力模块同时输出空间域上的稳定特征向量、异常特征向量；频率域融合补全网络将空间域上的稳定特征向量、异常特征向量作为输入，在频率域上经过融合补全后输出补全的叶绿素浓度场，并伴随得到重构的周均值叶绿素浓度场、破损的叶绿素浓度场，用于进行判别训练。通过本发明提高补全的准确性。