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傳統(tǒng)的海洋鋒識(shí)別方法依賴(lài)于梯度閾值，其將梯度值大于設(shè)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(lài)人為設(shè)定且標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，以及復(fù)雜多樣的海洋鋒無(wú)法用單一閾值進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別的問(wèn)題。為此，提出種融合深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)梯度閾值判別方法。對(duì)海溫梯度圖進(jìn)行標(biāo)注，通過(guò) Mask r-CNN訓(xùn)練得到海洋鋒像素級(jí)識(shí)別模型，統(tǒng)計(jì)每一類(lèi)鋒特有的梯度值分布作為該類(lèi)鋒的基準(zhǔn)梯度閾值，并基于該閾值對(duì)像素級(jí)的鋒面識(shí)別結(jié)果做精細(xì)化調(diào)整，對(duì)鋒面識(shí)別結(jié)果精度進(jìn)行量化，以提高自適應(yīng)鋒面調(diào)整過(guò)程的可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)梯度閾值法及單一的深度學(xué)習(xí)結(jié)果相比，該方法可以實(shí)現(xiàn)精細(xì)的海洋鋒識(shí)別，且具有良好的獨(dú)立性和完整性。
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