基于深度学习的浪周期方法及装置

本发明实施例公开了基于深度学习的浪周期识别方法及装置，方法包括每隔预设时长采集该预设时长内的浪数据，对浪数据进行图像处理获取目标海浪图片，并获取白头浪值数据；基于目标海浪图片和白头浪值数据进行计算获取浪周期估值，构建浪真值与浪周期估值的浪周期识别模型。通过深度学习的方式自动提取目标海浪图片，减少了人工干预的误差和成本；基于目标海浪图片和白头浪值数据的计算为浪周期估值提供准确预测的基础，结合深度学习算法的应用进一步提高了浪周期估值的准确性和稳定性，而实施例构建的浪周期识别模型能够自动学习和优化海浪特征与浪周期之间的关系，通过不断的学习和迭代，模型能够自适应地调整参数，提高预测精度。