一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类方法

本发明公开了一种基于视频影像深度学习的近岸波浪破碎类型分类方法。其中，所述方法包括：基于固定式或临时式视频采集设备，采集近岸区域的视频影像数据，所述视频影像数据视角覆盖近岸破浪带的高处位置；对所述视频影像数据进行预处理，并根据数据分别标注溢波、卷波和崩波；基于标注后的数据构建训练集，并基于该训练集训练一神经网络模型；基于训练后的神经网络模型，对近岸波浪影像序列进行特征提取和时序建模，预测所述近岸波浪影像序列对应的波浪破碎类型。本发明通过采集时间序列视频数据，构建深度学习模型进行训练与推理，从而自动完成破浪类型识别。该方法高效可靠，能够适应多种海况条件，在实际应用中具有较高的实用价值。