一种中尺度涡旋高度场数据的智能压缩方法

本发明提供了一种中尺度涡旋高度场数据的智能压缩方法，属于深度学习技术领域。该方法通过融合物理先验知识与数据驱动模型，构建多尺度自适应量化模型，采用双鉴别器协同优化和膨胀卷积增强特征提取，在实现80％数据压缩率的同时保持涡旋动力特性，创新性地将地转流场验证嵌入评估体系，通过动态训练策略和空值过滤技术强化跨场景泛化与硬件兼容性，实测表明该方法在嵌入式平台实现23fps实时推理，功耗降低59％，重建数据涡旋等效半径误差低于20％，为海洋监测提供高精度低体量传输方案。