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公开(公告)号：CN118072126B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410444908.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡天祺云辰科技有限责任公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于ModelArts平台的暖锋识别方法，步骤S1、获取历史时间段内风场uv、温度、相对湿度、地面海平面气压场、10m风场数据，绘制成气象要素图像并人工处理，得到训练标签；步骤S2、利用设定历史时间段内风场uv和温度数据计算出温度平流数据，将温度平流、温度、相对湿度数据三个要素进行处理，与训练标签制作成暖锋训练数据集；步骤S3、将暖锋训练数据集、DETR模型脚本、训练镜像分别上传至ModelArts平台，并对DETR模型网络进行训练，识别暖锋权重；步骤S4：利用DETR模型识别暖锋权重进行预测，获得暖锋数据；本发明提高了锋面自动化分析的准确度，并在硬件与平台上实现了国产化。
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公开(公告)号：CN112765832A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110141345.9
申请日：2021-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种欧亚大陆冷锋自动识别订正方法，包括：S10获得气象参数；S20获得初始锋面复选点；S30自动识别的初始冷锋数据集；S40获得冷锋订正范围；S50计算同一纬度上西北风的风向转变度数；S60将所述风向转变度数大于0的格点定义为具有西北风逆转特征的格点，筛选其中最东侧、最南侧的点，记为订正锋面复选点；S70将所述订正锋面复选点进行拟合平滑，得到订正后的地面冷锋数据集。本发明的一种欧亚大陆冷锋自动识别订正方法，依次通过确定高空冷锋锋区、初始锋面复选点以及订正锋面复选点的设计思路，能够实现锋面的自动识别，在一定程度上消除了人工分析锋面的主观性，并对天气预报业务工作中的锋面分析自动化做出积极贡献。
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公开(公告)号：CN118072126A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410444908.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京信息工程大学 , 无锡天祺云辰科技有限责任公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于ModelArts平台的暖锋识别方法，步骤S1、获取历史时间段内风场uv、温度、相对湿度、地面海平面气压场、10m风场数据，绘制成气象要素图像并人工处理，得到训练标签；步骤S2、利用设定历史时间段内风场uv和温度数据计算出温度平流数据，将温度平流、温度、相对湿度数据三个要素进行处理，与训练标签制作成暖锋训练数据集；步骤S3、将暖锋训练数据集、DETR模型脚本、训练镜像分别上传至ModelArts平台，并对DETR模型网络进行训练，识别暖锋权重；步骤S4：利用DETR模型识别暖锋权重进行预测，获得暖锋数据；本发明提高了锋面自动化分析的准确度，并在硬件与平台上实现了国产化。
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公开(公告)号：CN116030401B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310309247.0
申请日：2023-03-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的欧亚地区冷锋自动识别方法，包括如下步骤：S1、获得850hPa温度、风场数据，随机挑选欧亚地区5年各部分时次的数据，利用数值锋面分析方法，制作冷锋标签数据；S2、计算850hPa的温度平流，将温度和温度平流绘制成RGB图像；S3、将冷锋标签数据和RGB图像作为训练数据集，对深度学习模型进行训练；S4、计算任意时次的温度和温度平流，并绘制成RGB图像，输入到训练完成的深度学习模型中，可以自动识别冷锋。本发明利用深度学习方法识别冷锋，可简化自动识别冷锋的过程，节约人力物力资源，为预报工作提供参考，对实现业务预报中的冷锋自动化有积极贡献。
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公开(公告)号：CN116030401A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310309247.0
申请日：2023-03-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的欧亚地区冷锋自动识别方法，包括如下步骤：S1、获得850hPa温度、风场数据，随机挑选欧亚地区5年各部分时次的数据，利用数值锋面分析方法，制作冷锋标签数据；S2、计算850hPa的温度平流，将温度和温度平流绘制成RGB图像；S3、将冷锋标签数据和RGB图像作为训练数据集，对深度学习模型进行训练；S4、计算任意时次的温度和温度平流，并绘制成RGB图像，输入到训练完成的深度学习模型中，可以自动识别冷锋。本发明利用深度学习方法识别冷锋，可简化自动识别冷锋的过程，节约人力物力资源，为预报工作提供参考，对实现业务预报中的冷锋自动化有积极贡献。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117853949A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410256898.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 一种使用卫星云图识别冷锋的深度学习方法、系统，该方法包括获取气象数据，计算850hPa温度平流，绘制卫星云图和气象要素图；对卫星云图进行预处理；使用预处理云图、海平面气压图和850hPa温度平流图制作用于识别冷锋的RGB图像；利用气象数据、850hPa温度平流和预处理云图，制作冷锋标签集；将RGB图像数据集和冷锋标签集输入到DETR模型中进行训练并测试，获得冷锋的识别结果。本发明得到了较好的自动化识别结果，实现了直接从图像中识别冷锋，有益于现代化天气预报业务中结合卫星云图识别冷锋的自动化，且能够提高冷锋位置和形态识别的准确性，为预报业务提供参考。
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公开(公告)号：CN116577844A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310309258.9
申请日：2023-03-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种东亚冷锋降水自动识别方法、系统，该方法包括对降水场和特定位势高度上的水平风场、温度场再分析资料进行预处理，确定初始降水落区的范围；再导入自动识别冷锋对落区进行筛选、扩展等处理，根据自动识别冷锋数据集中冷锋的经纬度位置筛选同时刻的初始降水落区，并删除没有出现自动识别冷锋数据的初始降水落区，得到初筛降水落区；将初筛降水落区向东南方向扩展两格，得到扩展降水落区；扩展降水落区和降水场重合的部分即为本方法最后得出的实际降水落区。本发明可得到较好的自动化识别结果，实现了东亚冷锋降水识别的自动化，并获得了长期定量化数据集，有益于现代化天气预报业务中锋面降水分析的自动化。
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公开(公告)号：CN115878731A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211439329.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种暖锋自动识别方法，包括：获取细网格风场和温度场数据，计算热锋面参数和温度平流并确定细网格暖锋锋区；插值获得粗网格暖锋锋区，根据风向定位粗网格暖锋锋区暖边界；根据粗网格暖边界定位细网格暖边界格点，并进行多项式拟合，得到暖锋锋线。本发明利用热锋面参数和温度平流设计的适用于暖锋的识别方法，能够有效提高暖锋识别的准确度，减少主观分析的差异，实现对暖锋锋线的自动识别，减少人工分析锋面的主观性，实现业务预报中的锋面分析自动化。
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公开(公告)号：CN112765832B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110141345.9
申请日：2021-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种欧亚大陆冷锋自动识别订正方法，包括：S10获得气象参数；S20获得初始锋面复选点；S30自动识别的初始冷锋数据集；S40获得冷锋订正范围；S50计算同一纬度上西北风的风向转变度数；S60将所述风向转变度数大于0的格点定义为具有西北风逆转特征的格点，筛选其中最东侧、最南侧的点，记为订正锋面复选点；S70将所述订正锋面复选点进行拟合平滑，得到订正后的地面冷锋数据集。本发明的一种欧亚大陆冷锋自动识别订正方法，依次通过确定高空冷锋锋区、初始锋面复选点以及订正锋面复选点的设计思路，能够实现锋面的自动识别，在一定程度上消除了人工分析锋面的主观性，并对天气预报业务工作中的锋面分析自动化做出积极贡献。
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