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公开(公告)号：CN109213759B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810868066.0
申请日：2018-08-02
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都淞幸科技有限责任公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种大气风场急流线的检测方法，其包括以下步骤：S1、获取大气风场格点矢量场数据，并建立格点位置二维图；S2、获取各个格点处的风向相干性系数；S3、选取急流区域候选格点；S4、选取急流区域的格点；S5、扩充二维图边界；S6、建立九宫格赋值表；S7、调整九宫格赋值；S8、根据赋值计算结果并在索引表中查询索引结果，提取骨架点；S9、补充骨架点；S10、获取每个骨架点的风力重心；S11、将每个骨架点的风力重心连成线，得到大气风场的急流线。本发明根据大气风场格点矢量数据可以自动识别急流区域并绘制急流线，加速了气象业务现代化和提高了灾害性天气预报准确率的进程。
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公开(公告)号：CN113344902A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110714050.6
申请日：2021-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的强对流天气雷达图识别模型及方法，首先根据雷达基数据中回波反射率因子生成反射率图像，对强对流天气的雷达图像样本进行分析，提取风暴单体的图像特征，结合常用气象因子建立样本图像特征数据库，然后，采用深度学习建立雷达图像自动标注系统框架，利用FasterR‑CNN模型自动识别并对其进行分类，最后采用改进的双向ConvST‑LSTM来存储时间和空间信息，同步进行轨迹识别强对流天气现象的移动；本发明充分考虑强对流天气分型特征以及气象要素的影响因子，采用改进的双记忆递归单元存储时间和空间信息，增加相邻状态之间的转换深度，提高处理短期变化的能力，从而提高模型对雷达图像的识别能力。
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公开(公告)号：CN113095442A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110624140.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习在多维度雷达数据下的冰雹识别方法，包括：S1：获取标注样本集，随机抽出监督样本集，暴雨样本训练集与冰雹样本训练集，获取未标注数据集并随机均分为q份第一样本；S2：计算各簇训练集的聚类中心；S3：对一份第一样本聚类划分到对应簇中，更新聚类中心；S4：迭代，获得此时的各簇聚类中心以及对应簇的置信度；S5：监督样本集重复步骤S2‑S4，获得监督样本集对各聚类中心的监督置信度，归类至对应簇中；S6：判断第一样本是否更新到簇中，重复S2‑S6至第一样本处理完毕；S7：将最佳的聚类中心作为识别模型输入，得各样本对各簇的置信度、进行分类。该方法有效提高冰雹识别的准确率、降低误报率。
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公开(公告)号：CN112734017A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110354588.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种降水量预测模型的建立方法，属于降水量预测技术领域，该方法包括以下步骤：S1：获取台站数据进行预处理，然后通过监督学习方式对预处理后的台站数据进行填补，得到补齐站点数据；所述台站数据包括站点坐标、站点坐标对应的要素值；S2：将归一化后的补齐站点数据送入神经网络进行特征提取；S3：将经特征提取后的数据输入Seq2Seq神经网络中进行编码，得到隐状态后再进入Seq2Seq神经网络中进行解码，输出预测气象空间特征序列；S4：基于Transformer神经网络对所述预测气象空间特征序列进行解码得到降水量预测模型。该方法建立的模型可用于精确预测一时间段内的降水量。
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公开(公告)号：CN108230423B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810005476.2
申请日：2018-01-03
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明涉及一种等压线气压槽线和脊线的绘制方法，包括步骤：判断等压线是否为闭合曲线，若是则通过弦切法提取槽点和脊点，否则根据等压线所处位置提取槽点和脊点；追踪槽点和脊点并连接出槽线和脊线。在本发明中，基于弦切法实验了气压场等值线的槽点和脊点提取，并且根据最小二乘法曲线拟合算法提出了独特的槽点和脊点连线方法，取得了较好的槽线和脊线自动识别结果。槽线和脊线连接结果页符合天气系统槽、脊线分析的要求，能够较好地反应槽点和脊点的趋势，试验结果表明，该算法可以完成天气系统槽线和脊线的自动分析识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131958A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010882801.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种自动识别西南低涡的方法，属于天气技术领域。本发明利用位势高度场数据，首先设置参数，接着对格点进行色域空间投影处理，对不同层级的数据点赋予不同颜色的色阶，再对西南低涡进行识别，最后对西南低涡进行要素统计，即获得西南低涡的位置。本发明通过以上设计，在高空等压面中自动识别西南低涡，利用数字图像方法对西南低涡的关键特征进行分析，避免使用等值线方法的欠缺和不足，提高分析效率，为中国西南及东部经济最发达、人口最密集区域的防灾减灾工作做出贡献。
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公开(公告)号：CN109102538B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201810786117.5
申请日：2018-07-17
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开利用等值线数据提取槽脊特征点与槽脊特征线的方法、天气图分析方法。本发明提供在等值场数据中提取槽脊特征点的方法。该方法对于非闭合等值线，根据等值线上每3点的夹角对3点进行取舍，将选取的点组成序列S，根据S的弧线特征确定槽脊特征点。本发明提供利用等值线数据提取槽脊特征线的方法，在提取槽脊特征点基础上，分三种方案识别其槽/脊点性质，再依距离条件对槽/脊点作归簇运算，最后利用贝塞尔曲线拟合同簇所有槽/脊点得到槽/脊线。本发明提供两种方法在天气图、地形图分析中的应用，与一种天气图分析方法。本发明方法能够同时识别槽点与脊点、生成槽线与脊线，算法效率高、结果准确，所得槽脊线无交叉且美观。
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公开(公告)号：CN111650673A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010505143.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种利用风场资料订正低涡中心位置的方法，首先利用位势高度场，分析闭合位势高度等值线并筛选判断低涡区域，接着找到低涡区域中最内圈等值线；通过风场计算涡度数据，在低涡最内圈范围内定位具有最大涡度值的点，记为低涡极值点；最后利用低涡极值点以及其四周相邻数据点中的风场信息进行判断。本发明通过以上设计，解决了在高空等压面中不能自动订正低涡中心准确位置的问题，提高了分析效率和定位精度，为实现精细准确的自动化分析预报打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN110221359B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910500897.7
申请日：2019-06-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种自动识别切变线的方法：将风场进行标准化处理；对格点进行分区，并将分区后格点上的风矢量进行叉乘计算，由叉乘正值得到风场中的气旋性特征点；取最大叉乘正值的建立判定阈值，并从所述气旋性特征点中筛选出切变节点；根据所述切变节点分析方法消除相交切变线，分组连接切变节点构成切变线。本发明利用二维矢量叉乘结果进行判定和筛选可能的切变，最终连接切变节点形成切变线，达到自动识别且定位切变线的目的。目前气象业务中切变线分析依然通过人机交互的方式，本发明解决了由预报人员根据自身经验进行手工操作而存在的弊端问题，为实现气象业务中的自动化分析预报和人工智能的应用打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN118191781B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410598635.X
申请日：2024-05-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于雷达图像空间映射的冰雹自动识别方法，属于涉及自然灾害防御中的气象灾害预警领域。包括获取雷达基本反射率图；利用不同颜色代表的强度值对雷达回波进行等级划分，并检测雷达中心坐标；将雷达回波信息进行空间映射，在新雷达图像空间中为雷达回波强度建立字典；展开该字典后，将原雷达强回波区域对应的V形缺口和TBSS特征，变换为新雷达图像空间强回波后的标准矩形和三角形；由是否存在强回波后的标准矩形或三角形，判断雷达强回波区域是否存在V形缺口和TBSS；若存在，则在原雷达图像中标识，并计算冰雹出现的位置。本发明为冰雹的监测和预警的自动化，消除预报员持续性高强度分析压力提供一种快速和准确的方法。
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