利用单摄像机视频记录与机器学习方法测量海面粗糙度
大气与海洋物理
2023-03-20 v1 图像与视频处理
摘要
光度测量是一种监测风浪等动态演化现象的便捷业务化方法。如今机器学习使人无需显式推导问题的解，即可描述将输入数据转换为最终结果的所有指令。取而代之的是，利用统计算法通过统计数据的综合运用独立寻找解，从中提取模式并依此作出预测。传统上采用常规解的一个问题例子是根据水面输入亮度预测波高。该任务因众多可能的物理模型及需应用标定系数而复杂化。本文解决如下问题：如何基于所获亮度值及对应波高，训练神经网络以最高精度从输入亮度值进一步预测波高。
引用
@article{arxiv.2303.09967,
title = {Usage of single-camera video recording to measure sea surface roughness with machine learning methods},
author = {Mikhail B. Salin and Artem V. Vitalsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.09967},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 8 figures, submitted to conference proceedings CCIE 2023, to be published in Lecture Notes in Electrical Engineering