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公开(公告)号：CN118212153B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410638731.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省医学科学院·四川省人民医院
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/088 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习模型的超声图像去噪方法，属于图像处理技术领域，包括：S1、采集含噪超声图像，对其进行去噪处理，并分别构造含噪超声图像及去噪超声图像的子图像；S2、基于含噪超声图像的子图像及去噪超声图像的子图像，构建损失函数；S3、基于损失函数，确定训练超声图像去噪网络的目标函数，并对其训练；S4、利用训练好的超声图像去噪网络对待去噪超声图像处理，获得去噪超声图像。本发明方法降低了模型对数据样本的依赖并充分发挥深度学习的推理能力，不需要构造Noisy‑Clean图像对，保留了更加细微的特征，在抑制图像斑点噪声的同时增强对比度，取得了更好的去噪效果，对比度更强，细节结构更加明显。
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公开(公告)号：CN116933014B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311184826.3
申请日：2023-09-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种干型昆明准静止锋的自动识别方法，属于气象防灾减灾技术领域，该方法包括：读取资料数据；利用差分计算各点从地面到650hPa其间各层的温度递减率，得到最大逆温趋势值；根据最大逆温趋势值，获取初选逆温分布；消除夜间晴空辐射逆温只保留锋区逆温，并进行01化处理；寻找逆温与非逆温的交界；剔除异常待选锋点，得到锋面节点；剔除中小尺度系统；对锋面节点的经度数据进行一维高斯滤波处理，并连接滤波后的锋面节点，得到昆明准静止锋。本发明解决了目前在业务工作中，昆明准静止锋的识别分析依然靠人工的手工操作，依赖于人的主观判断，分析效率低，且容易发生误判的问题。(56)对比文件Zhao, Di等.Objective detection of theKunming quasi-stationary front.《THEORETICAL AND APPLIED CLIMATOLOGY》.2019,第138卷(第03期),1405-1418.
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公开(公告)号：CN116933014A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311184826.3
申请日：2023-09-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种干型昆明准静止锋的自动识别方法，属于气象防灾减灾技术领域，该方法包括：读取资料数据；利用差分计算各点从地面到650hPa其间各层的温度递减率，得到最大逆温趋势值；根据最大逆温趋势值，获取初选逆温分布；消除夜间晴空辐射逆温只保留锋区逆温，并进行01化处理；寻找逆温与非逆温的交界；剔除异常待选锋点，得到锋面节点；剔除中小尺度系统；对锋面节点的经度数据进行一维高斯滤波处理，并连接滤波后的锋面节点，得到昆明准静止锋。本发明解决了目前在业务工作中，昆明准静止锋的识别分析依然靠人工的手工操作，依赖于人的主观判断，分析效率低，且容易发生误判的问题。
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公开(公告)号：CN113159041A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110276213.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的急流线提取和识别方法，属于气象技术领域，将深度学习模型应用于急流区域的识别和提取，并采用大量的真实气象数据和气象专家的标注数据，以及有效可行的数据预处理方法，将识别急流线重要的两个特征风速和风向一致性，对应为图片的三个通道，利用深度学习在图像领域的创新算法，提高对于急流线识别的准确性，采用基于密度聚类的DBSCAN方法，对急流区域进行分类，并采用基于BP网络的回归模型，对急流区域进行线条的拟合，可以让模型学习到急流线的常规绘制方法，且在深度学习的基础上能提高急流线绘制的准确性，降低问题的复杂性。本发明解决了急流线提取和识别的传统方法中的区域限制和普适性差的问题。
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公开(公告)号：CN112180375A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010961607.1
申请日：2020-09-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的TrajGRU网络的气象雷达回波外推方法，S1、读取多层雷达图像序列数据bin文件，将读取图像转化为灰度图序列；S2、将处理后的所述灰度图序列输入到根据像素预测准确程度计算损失函数中权重的TrajGRU深度学习网络中，训练得到预测模型；S3、将用于预测的实况雷达图序列输入预测模型中，得到外推雷达图序列结果。本发明对雷达图像序列数据做预处理，读取为灰度图序列后，输入到能接受多层雷达图像序列和根据像素预报准确度而得到损失函数中不同的权重的TrajGRU网络模型中，并获得预测模型。改进后的TrajGRU网络模型能更准确的捕获雷达图片的时空相关性；外推结果能够更好保持图像细节，雷达回波分布更接近真实雷达扫描图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109213759A
公开(公告)日：2019-01-15
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：CN116777789A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310790703.8
申请日：2023-06-29
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SRGAN模型的多尺度超声图像去噪方法，属于图像处理技术领域，包括步骤：S1、采集超声图像，并构建超声图像数据集；S2、利用超声图像数据集构建并训练SRGAN模型；S3、基于训练好的SRGAN模型对待处理超声图像进行多尺度去噪，获得去噪后的超声图像。本发明方法获得的去噪图像保留了更加细微的特征，在抑制图像斑点噪声的同时增强对比度，特别是在重度噪声的情况下更具有稳定性；相较于传统方法取得了更好的去噪效果，对比度更强，结构细节更加明显，更有利于医生分析超声图像内容。
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公开(公告)号：CN114707105A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210066973.X
申请日：2022-01-20
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种沙尘天气过程中的锋面坡度计算方法，属于气象技术领域，本发明通过在锋面上、锋面前后冷暖空气中各取锋面上一点、暖区一点和冷区一点为分析点；分别计算得到锋面两侧的水平气压梯度差、锋面暖区空气的相对湿度、锋面前暖区点空气的实际水汽压值、锋面前暖区空气的密度、锋面后冷区洁净干冷空气的密度、锋面后冷区空气密度；根据锋面后冷区空气密度和锋面前暖区空气的密度以及单位体积锋面后冷区空气与锋面前暖区空气的密度差，并根据锋面两侧的水平气压梯度差得到分析点的锋面坡度。本发明解决了现有气象业务中的沙尘天气过程分析中通过马古列斯锋面坡度计算方法分析锋面坡度，无法正确描述沙尘过程中的锋面的问题。
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公开(公告)号：CN111239852A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010032949.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明提供了一种利用风场数据自动识别高空横槽的方法，读取风场格点数据；选择分析点：取某一格点为分析点，其相邻的西南、正南以及东南的格点分别设为第一辅助分析点、第二辅助分析点以及第三辅助分析点；根据确定的分析点的三种情况进行分析，得到节点；设置阈值，遍历所有节点，根据所述阈值判定并标记为槽点；对比相邻槽点的位势高度；依次连接所述保留的槽点，从而完成横槽的自动识别。本发明解决了现有气象业务中的横槽分析依然通过人机交互的方式，由预报人员根据自身经验进行手工操作，存在一系列相关弊端的问题。本发明实现了在高空水平风场中自动分析横槽，为实现自动化分析预报打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN109975892B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201910314305.2
申请日：2019-04-18
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种寒潮天气500hPa环流形势的自动识别方法，通过读取的500hPa位势高度场和温度场文件，得到位势高度场等值线的槽线节点、脊线节点和高低压中心，以及温度场等值线的槽线节点、脊线节点和冷暖中心的信息；计算位势高度场与温度场区域内的槽线节点个数的数值、位势高度场的槽线节点连接长度、脊线节点个数以及槽线倾斜度的数值；根据上述各要素对寒潮环流形势进行识别。本发明能判断是否存在寒潮爆发的可能，确定为何种寒潮环流形势，为寒潮的强度、路径以及影响区域预报提供关键分析依据，排除了人工主观分析的差异性，为灾害性天气预报节省了时间，并为开发自动、人工智能预报系统打下了基础。
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