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公开(公告)号：CN107942305A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710944522.0
申请日：2017-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了双偏振雷达系统初始差分相位的在线标定方法，其特征在于：选取雷达某一径向上最靠近雷达的n个降水回波点，所述降水回波点的相关系数ρhv大于0.95，将所述降水回波点的ΦDP进行最小二乘法线性拟合，若拟合斜率大于0，则将拟合的直线在第一个有效点位置的值设为该径向对应的 若拟合斜率小于等于0，则将回波的中值作为该径向对应的 最后将各径向上对应的 的中值设定为整个体扫初始差分相位。该方法可以提升对双偏振雷达系统初始差分相位标定精度。
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公开(公告)号：CN119247523A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411551056.6
申请日：2024-11-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种监控相机与气象站融合的地表降水高分辨率观测方法，该方法包括：从区域中的监控相机拍摄的视频中提取雨线，确定所述雨线对应的雨滴的尺寸和数量；根据所述雨滴的尺寸和数量，确定所述监控相机对应的降雨强度值；将所述监控相机对应的降雨强度值和所述区域中的气象站观测的降雨强度值进行融合，得到所述区域的降雨强度值的时空分布图。本发明融合监控相机和（气象站）雨量计的同步观测结果，形成监控相机加密的地表降雨观测网络；在已有的城市监控资源和地表气象站点的基础上实现，无需额外的硬件投入与添加，从而低成本、高效率的提高地表降水观测的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN119229328A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411746051.9
申请日：2024-12-02
IPC: G06V20/17 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/60 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N7/18 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于内涝监测领域，公开了一种基于深度学习的低空无人机内涝巡检方法及系统，该方法包括：通过低空无人机获取高时空分辨率的遥感可见光图像，并利用5G通信技术将无人机数据上传至云端；基于无人机内涝图像分割的深度学习内涝自动识别及分析模型，进行内涝的实时识别、分割，高效、精准、快速地实现城市内涝信息的巡检；结合无人机轨迹信息以及图像边缘特征拼接巡检区域图分割内涝区域并绘制、更新城市内涝时空分布格局，为城市内涝灾害的减灾防灾、救急抢险、灾情评估提供技术支持与基础数据支撑。
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公开(公告)号：CN119068427A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411570869.X
申请日：2024-11-06
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种监控视频与双偏振雷达融合的地面降水相态识别方法，包括：对于给定观测区域，从地面监控相机拍摄的视频中识别降水相态类型；将监控相机与区域的双偏振雷达影像图坐标匹配，逐一获取相机所处位置的像素；将获得的像素作为图模型的顶点，以相机之间的空间距离为约束建立图模型顶点的连接规则，并将像素的双偏振雷达系列回波参数作为顶点特征值生成图模型；将图模型作为输入，将视频同步识别的降水相态类型作为真值标签，构建监控相机与双偏振雷达融合的地表降水相态识别图卷积神经网络，用于地面降水相态识别。本发明将监控相机与与双偏振雷达有机结合，形成“地‑空”融合的地表降水相态判别新策略，提高地面降水相态识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118799767B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411288264.1
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于但不限于气象技术领域，尤其涉及一种基于无人机视频的降水定量估计方法及系统，以无人机自带的视觉传感器为突破口，采用计算机视觉、深度学习等方法，建立基于无人机视频的降水定量估计方法，该方法充分利用无人机自载的感知和计算资源，在无人机终端实现周边区域降水事件的感知。本专利实现了无人机对飞行区降水信息的自给自足，具有实时、灵敏、高效的优势，有效缓解了对高质量降水数据的迫切需求，为提高无人机安全飞行、飞行路径规划、任务管理等提供技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118330645B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410763768.8
申请日：2024-06-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于大气科学技术领域，公开了一种模式微物理约束的双偏振雷达双参水凝物反演方法及系统，该方法包括：输入模式背景场以及对应的微物理参数化方案；计算各水凝物粒子的水平/垂直反射率因子；按照模式层、反射率阈值进行分桶；计算各粒子在水平/垂直反射率因子中的贡献并建立查找表；将反射率与差分反射率观测进行不同类型粒子的权重分离；计算出不同类型水凝物的粒子谱分布中的截距、形状和斜率参数；估计出不同类型粒子的混合比与数浓度。本发明发展一种结合模式背景场和双偏振雷达信息的水凝物混合比与数浓度的反演方法，提高水凝物混合比与数浓度的反演精度。
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公开(公告)号：CN118465305A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410917282.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 南京大学
IPC: G01P5/24 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于气象学、计算机听觉、深度学习技术领域，公开了一种基于监控相机音频数据的风速测量深度学习方法及系统，包括：监控音频数据的分离与获取；提取监控风声的均方根能量和MEL频谱图作为风声的时、频域特征；引入双注意力机制，建立SA‑CNN风声频域特征提取深度学习模型和CA‑CNN风声时域特征提取深度学习模型，进而形成风速测量深度学习模型。本发明从监控相机这一崭新视角，将监控风声的时频域特征进行融合实现风速的精准计算。本发明易于部署和实施，无需对已安装的监控相机进行拆卸和标定，便于气象、交通、城市管理等部门的引入和应用。
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公开(公告)号：CN118135465B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410557751.7
申请日：2024-05-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于气象、计算机视觉技术领域，公开了一种基于监控近红外视频的夜间雨滴降落速度测量方法及系统，本发明对于夜间监控近红外降雨视频，采取光流法与HSV色彩空间颜色掩码相融合的方式，实现雨线的预提取；获取雨线数据，利用雨线与背景噪点的形态差异去除背景噪点，优化提取结果；结合光学成像原理，微观物理学以及相机成像原理反演出雨滴近地面降落速度计算模型，以雨线作为输入，计算对应雨滴速度。本发明无需安装特定监测设备，利用现有的监控相机便可开展工作；降低了对相机参数的依赖，省去了相机标定及参数率定操作。
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公开(公告)号：CN117953445B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410347312.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于气象学、计算机视觉及深度学习等技术领域，公开了一种基于交通监控相机雨天道路能见度测定方法、系统及介质，分别对监控视频背景和雨线进行建模，以深度学习算法为基础，构建“模型—数据”联合驱动视频雨线提取；在获取监控视频中的雨线后，结合气象学、物理学相关知识，构建“视频雨线—降雨强度”映射模型，实现基于监控视频的降雨强度估算；以降雨强度为输入，以雨天的大气消光系数为桥梁，构建基于交通监控视频的雨天能见度估算模型，进而实现对降雨和雨天道路能见度同步测量。本发明无需对监控相机参数进行复杂的标定，部署和实现简单，以减少和规避降雨天气对交通造成的危害，提高雨天交通安全运输水平。
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公开(公告)号：CN117953445A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410347312.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于气象学、计算机视觉及深度学习等技术领域，公开了一种基于交通监控相机雨天道路能见度测定方法、系统及介质，分别对监控视频背景和雨线进行建模，以深度学习算法为基础，构建“模型—数据”联合驱动视频雨线提取；在获取监控视频中的雨线后，结合气象学、物理学相关知识，构建“视频雨线—降雨强度”映射模型，实现基于监控视频的降雨强度估算；以降雨强度为输入，以雨天的大气消光系数为桥梁，构建基于交通监控视频的雨天能见度估算模型，进而实现对降雨和雨天道路能见度同步测量。本发明无需对监控相机参数进行复杂的标定，部署和实现简单，以减少和规避降雨天气对交通造成的危害，提高雨天交通安全运输水平。
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