ОЦЕНКА СРЕДНЕГО ПЕРИОДА ВЕТРОВОГО ВОЛНЕНИЯ ПО ЕДИНИЧНЫМ СНИМКАМ СУДОВОГО НАВИГАЦИОННОГО РАДАРА С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Аннотация
В настоящей работе представлен метод оценки среднего периода ветрового волнения по данным судового навигационного радара в подходе глубокого обучения. В работе применяется сверточная нейронная сеть на основе ResNet, обрабатывающая единичные предобработанные радарные изображения. Модель оптимизируется на данных периода ветрового волнения, полученных с волномерного Spotter буя в нескольких научных экспедициях. Для оценки качества работы модели рассчитаны среднеквадратичные отклонения и коэффициент детерминации между оценками нейросети и измерениями с буя на отложенной выборке. Результаты демонстрируют применимость нейронных сетей для оценки периода волнения на основе данных мгновенных радарных снимков.
Передача авторских прав происходит на основании лицензионного договора между Автором и Федеральным государственным бюджетным учреждением науки Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук (ИО РАН)
