公开(公告)号：CN119672492A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411784716.5

申请日：2024-12-06

Applicant: 天津市气象信息中心(天津市气象档案馆)

Inventor： 徐梅 ,  任建玲 ,  勾志竟 ,  梁健 ,  李一诺 ,  庄园煌 ,  李子祺 ,  张珊

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及气象学技术领域，且公开了一种基于深度学习的多类型气象自记纸迹线识别方法。利用深度学习技术，结合跨平台计算机视觉库OpenCV，实现了多类型气象自记纸迹线数据的提取和结果量化；针对立轴风向/风速自记纸采用U‑net语义分割网络完成迹线分割提取；应用模板匹配与边缘检测算法实现网格提取，进而根据相关气象规范实现件提取结果的量化；本方法从网格提取、迹线提取、结果量化等多个维度，综合考虑了不同类型自记纸在尺寸、颜色、大小、刻度、线形等多个方面的差异，高度还原了迹线信息，适用于风、降水、温度、气压等迹线数字化提取业务化处理，能够大大减少工作量和降低人工成本。