卢鹏

作品数：26被引量：131H指数：7
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供职机构：上海海洋大学信息学院更多>>
发文主题：损失函数卷积神经网络台风网络时间序列更多>>
发文领域：自动化与计算机技术天文地球理学机械工程更多>>
发文期刊：《海洋湖沼通报（中英文）》《农业机械学报》《计算机工程与应用》《遥感信息》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市地方高校能力建设项目上海市科学技术委员会资助项目更多>>
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改进CycleGAN的半监督建筑物提取算法
《计算机工程》2025年第3期241-251,共11页卢鹏 仲闯 
上海市科技创新计划项目(20dz1203800);地方高校能力建设项目(19050502100)。
建筑物提取需要大量的标注数据进行训练,收集和标注数据需要耗费大量时间。为了在小样本遥感图像数据集上基于半监督学习实现建筑物提取的目的,构建4组建筑物提取数据集,提出了一种基于循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)的建筑物提取算...
关键词：建筑物提取 循环一致性生成对抗网络 谱归一化 全局注意力机制 半监督 
改进3D-Octave卷积的高光谱图像分类方法
《自然资源遥感》2024年第4期82-91,共10页郑宗生 王政翰 王振华 卢鹏 高萌 霍志俊 
国家自然科学基金项目“一种面向对模态遥感信息的质量抽样检验方案研究”(编号:41671431);上海市科委地方能力建设项目“复杂潮汐环境下海岛(礁)地物信息提取与精度验证方法及其示范应用”(编号:19050502100);国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金项目“面向深度学习与气象云图大数据的台风强度分类研究”(编号:B201801034)共同资助。
高光谱图像数据具有维度高、数据稀疏、空间光谱信息丰富等特点,针对空谱联合分类模型中高光谱图像卷积操作处理大片相同类别像素区域时会存在计算的空间冗余,3D卷积对深层空间纹理特征提取不充分,串行注意力机制结构不能充分考虑空谱...
关键词：空间冗余 3D-Octave卷积 跨层融合 多尺度 三维注意力机制 
基于YOLO v8和CycleGAN的红掌植株表型参数自动提取方法
《农业机械学报》2024年第11期154-159,319,共7页卢鹏 孙天文 陈明 王振华 郑宗生 
上海市科技创新计划项目(20dz1203800)。
植株表型参数是描述植物形态、结构和生理特征的定量化指标,可揭示植物生长规律,以及与环境因素之间的关系。现有的人工测量和激光雷达点云植株表型参数提取方法存在数据误差大、易损伤植株、成本高和数据量大等问题。为此,本文提出了...
关键词：表型参数提取 红掌 目标检测 图像修复 YOLO v8 CycleGAN 
基于深度学习和CatBoost的海浪波高预测方法研究
《海洋湖沼通报（中英文）》2024年第5期28-34,共7页卢鹏 年圣全 邹国良 王振华 郑宗生 
上海市地方能力建设项目(19050502100);上海海洋大学科技发展专项(A2-2006-20-200211)。
基于深度学习和CatBoost技术,本文提出了一种混合模型(LACM)对墨西哥湾、芬迪湾和阿拉斯加湾附近的海浪波高进行预测,进而可以应用于其他海域的浪高预测。首先,对从美国国家数据浮标中心(NDBC)获取的海浪数据信息进行预处理;其次构建基...
关键词：AM LSTM CatBoost 海浪波高预测 重构 
基于深度神经网络的台风中心定位方法
《热带气象学报》2024年第3期341-351,共11页郑宗生 沈绪坤 王振华 卢鹏 
国家自然科学基金项目(41671431);国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金项目(B201801034);上海市科委市地方能力建设项目(19050502100);上海海洋大学科技发展专项基金(A2-2006-20-200211)共同资助。
台风中心定位的微小误差会对台风路径预报造成较大的偏离,因此精确定位台风中心是台风路径预测和灾害预报的重要步骤。台风云系随时间不断变化且风力强弱不一,在卫星云图中呈现了多样性和复杂性,现有基于神经网络的模型由于缺少对台风...
关键词：台风中心定位 注意力机制 神经网络 距离损失函数 
融合多重分解和差值修正的海浪波高预测研究
《海洋测绘》2024年第2期36-40,共5页卢鹏 姜星竹 王振华 郑宗生 
上海市科委科研计划项目(20dz1203800)。
为了提升海浪波高预测精度,提出了融合多重分解和差值修正的海浪波高预测模型(J-DE-LSTM)。该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解,对波高数据进行一重分解,以及对分解后的残差分量进行二重分解;采用亲和力传播算法进行聚类降维并...
关键词：海浪波高预测 差值修正 样本熵 模态分解 加权融合 
改进残差网络及时序气象卫星云图的台风等级分类研究被引量：1
《测绘工程》2023年第6期10-16,共7页郑宗生 傅泽平 刘敏 胡晨雨 卢鹏 姜晓轶 
国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金项目(B201801034)。
结合了传统残差网络在数据样本小环境下分支卷积层特征的浪费问题,且考虑台风云图时空关联性强、特征复杂因素,参考日本国立情报学研究所在西北太平洋上空通过数个气象卫星拍摄的8000多景高分辨率台风云图,编制了适应于残差神经网络的...
关键词：卷积神经网络 残差神经网络 宽残差网络 小样本台风数据集 
改进3D-CNN的高光谱图像地物分类方法被引量：5
《自然资源遥感》2023年第2期105-111,共7页郑宗生 刘海霞 王振华 卢鹏 沈绪坤 唐鹏飞 
国家自然科学基金项目“一种面向多模态遥感信息的质量抽样检验方案研究”(编号:41671431);上海市科委市地方能力建设项目“复杂潮汐环境影响下海岛(礁)地物信息提取与精度验证方法及其示范应用”(编号:19050502100);国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金项目“面向深度学习与气象云图大数据的台风强度分类研究”(编号:B201801034)共同资助。
高光谱图像具有数据量大、波段多和波段间相关性强等特性,传统高光谱分类方法通常单独考虑光谱和空间信息,特征提取不充分,忽略了图像纹理构造和重要光谱信息。针对这些问题,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)...
关键词：高光谱图像 地物分类 三维卷积神经网络 注意力机制 特征融合 
基于残差注意力多尺度关系网络的逻辑推理被引量：1
《计算机工程》2023年第6期227-233,241,共8页熊中敏 曾旗 卢鹏 王振华 郑宗生 
上海市科委课题(20dz1203800);上海市科委地方能力建设项目(19050502100)。
逻辑推理是感知视觉元素间规律和联系的能力,使计算机拥有类人的推理能力是一项重要的研究内容。在大量数据和深度模型的驱动下,现今人工智能已在图像处理等领域中取得超越人类水平的表现,但通过图像进行逻辑推理的能力还较落后。为解...
关键词：逻辑推理 残差结构 注意力机制 I-RAVEN数据集 多尺度关系网络 
基于多尺度镶嵌的Mask R-CNN台风中心定位
《激光与光电子学进展》2023年第10期111-119,共9页郑宗生 赵家惠 卢鹏 邹国良 王振华 
国家自然科学基金项目(41671431);上海市科委市地方能力建设项目(19050502100);国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金项目(B201801034);上海海洋大学科技发展专项基金(A2-2006-20-200211)。
准确自动检测台风风眼位置可为台风预报与监测研究提供先验信息,以减少灾害损失。由于台风形态结构的多变性,其中心自动定位仍存在一定的困难。本研究利用台风卫星云图,提出一种基于多尺度镶嵌的R-CNN台风风眼检测方法。收集日本气象厅...
关键词：图像处理 台风风眼 目标检测 实例分割 卫星云图 数据增强 
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