公开(公告)号：CN119439320B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510034225.7

申请日：2025-01-09

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马珂飞 ,  耿焕同 ,  耿良超 ,  赵翰 ,  闵锦忠 ,  白兰强

IPC: G01W1/10 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/045 ,  G06Q10/047 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种基于X波段双偏振雷达数据的龙卷风识别及其路径预测方法，主要是利用雷达最低两个仰角的6种观测量，结合深度学习模型Unet，并引入注意力机制与位置编码信息，优化数据传递过程，构建弱监督式轻量化识别模型TD‑Unet。该模型对多仰角雷达资料进行特征提取，生成龙卷识别概率和地理方位图。在识别结果中，进一步提取龙卷所在的地理坐标序列，并基于龙卷运动特征优化粒子滤波算法，构建路径预测算法，通过提取的实时龙卷坐标序列实现路径预测。本发明能够提高龙卷风识别的准确性与效率，并为路径预测提供科学可行的方法，为气象预警以及灾害防控提供了强有力的技术支持。

公开(公告)号：CN119439320A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202510034225.7

申请日：2025-01-09

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马珂飞 ,  耿焕同 ,  耿良超 ,  赵翰 ,  闵锦忠 ,  白兰强

IPC: G01W1/10 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/045 ,  G06Q10/047 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种基于X波段双偏振雷达数据的龙卷风识别及其路径预测方法，主要是利用雷达最低两个仰角的6种观测量，结合深度学习模型Unet，并引入注意力机制与位置编码信息，优化数据传递过程，构建弱监督式轻量化识别模型TD‑Unet。该模型对多仰角雷达资料进行特征提取，生成龙卷识别概率和地理方位图。在识别结果中，进一步提取龙卷所在的地理坐标序列，并基于龙卷运动特征优化粒子滤波算法，构建路径预测算法，通过提取的实时龙卷坐标序列实现路径预测。本发明能够提高龙卷风识别的准确性与效率，并为路径预测提供科学可行的方法，为气象预警以及灾害防控提供了强有力的技术支持。

公开(公告)号：CN117911715A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410134791.0

申请日：2024-01-31

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 耿良超 ,  闵锦忠 ,  耿焕同

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了气象雷达技术领域的一种雷达回波外推方法，旨在解决雷达回的波外推方法精度较差时效性较短不能满足业界需求技术问题。其包括：旨在利用两个不同时间段的雷达回波反射率因子数据训练雷达回波外推模型，并引入再分析资料环境场数据进一步约束模型的输出；具体的，将过去时间段再分析资料环境场数据和雷达回波反射率因子数据作为条件扩散模型的条件输入，将更接近当前时刻时间段的雷达回波反射率因子数据添加噪声生成原始输入，利用条件扩散模型学习雷达回波的数据分布，进而在训练好的条件扩散模型根据噪声外推结果时进行约束，条件输入引入再分析资料环境场数据实现对外推结果进一步约束，可以产生更精准、更长时效的回波外推结果。