[发明专利]一种基于深度学习的流场区域识别系统及方法在审
| 申请号： | 202210373573.3 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114757276A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 李智洪;陶钧 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的流场区域识别系统及方法，系统包括：流场特征获取模块，对流场数据进行区域采样，并计算一系列采样点组的距离矩阵作为特征网络的输入；特征网络训练模块，用网络产生能够表征流场流动模式的隐向量；可视化界面模块，结合隐向量流场中寻找可能的流动模式。本发明结合了局部区域内的多条流线，从单条流线扩展到多条流线，从而可以识别以局部区域为基本单位的流场模式，因此，对于同样的场景，我们的方法能产生识别更多的流场模式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 区域 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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