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公开(公告)号:CN118746809A
公开(公告)日:2024-10-08
申请号:CN202410751394.8
申请日:2024-06-12
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供基于光流信息去除多普勒雷达数据杂波的方法和装置,包括:获取雷达数据,并从所述雷达数据提取细节数据;对提取的多普勒雷达图像执行预处理,以获取雷达图片;基于RAFT模型改进得到LM‑Flow模型,利用得到的LM‑Flow模型分析连续的经过预处理得到的雷达图片以提取前后图像间的光流信息;利用运动阈值筛选得到的光流信息,生成二进制掩膜以分离地物杂波;根据所述二进制掩膜去除地物杂波,并采用双线性插值法修复误删的云层信息得到最终去除地物杂波的雷达数据图。本发明通过深度学习方法的部署减少了对人工干预的需求,降低了人为错误的风险,通过精确处理多普勒数据的光流信息,提高了气象图像处理的精度。
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公开(公告)号:CN118746809B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202410751394.8
申请日:2024-06-12
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供基于光流信息去除多普勒雷达数据杂波的方法和装置,包括:获取雷达数据,并从所述雷达数据提取细节数据;对提取的多普勒雷达图像执行预处理,以获取雷达图片;基于RAFT模型改进得到LM‑Flow模型,利用得到的LM‑Flow模型分析连续的经过预处理得到的雷达图片以提取前后图像间的光流信息;利用运动阈值筛选得到的光流信息,生成二进制掩膜以分离地物杂波;根据所述二进制掩膜去除地物杂波,并采用双线性插值法修复误删的云层信息得到最终去除地物杂波的雷达数据图。本发明通过深度学习方法的部署减少了对人工干预的需求,降低了人为错误的风险,通过精确处理多普勒数据的光流信息,提高了气象图像处理的精度。
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