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      一種基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率雷暴云識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)與流程

      文檔序號(hào):40278314發(fā)布日期:2024-12-11 13:14閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

      技術(shù)特征:

      1.一種基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率雷暴云識(shí)別方法,其特征在于,包括以下步驟:

      2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,訓(xùn)練前的雷暴云識(shí)別模型,包括:多個(gè)初始深度可分離卷積層、初始池化層、初始池化操作層、初始卷積層、初始上采樣堆疊層和初始分割層;

      3.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,包括:

      4.如權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述樣本對(duì)流初生落點(diǎn)數(shù)據(jù)、所述樣本降水?dāng)?shù)據(jù)和所述樣本氣象雷達(dá)反射率數(shù)據(jù),確定樣本雷暴落區(qū),包括:

      5.如權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述樣本輻射標(biāo)定數(shù)據(jù)為輻亮度;

      6.如權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述樣本亮度溫度反演數(shù)據(jù)為亮度溫度值;

      7.如權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述初始池化操作層的四個(gè)并行的池化窗口的大小分別為3×3、5×5、7×7、10×10;所述初始池化層的池化窗口的大小為2×2。

      8.一種基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率雷暴云識(shí)別裝置,其特征在于,包括:

      9.一種電子設(shè)備,包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率雷暴云識(shí)別方法。

      10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率雷暴云識(shí)別方法。


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率雷暴云識(shí)別方法,包括以下步驟:獲取實(shí)時(shí)衛(wèi)星微光數(shù)據(jù)、相應(yīng)的紅外數(shù)據(jù)和GNSS?R數(shù)據(jù);對(duì)所述實(shí)時(shí)衛(wèi)星微光數(shù)據(jù)、所述紅外數(shù)據(jù)和所述GNSS?R數(shù)據(jù)分別進(jìn)行輻射標(biāo)定、亮度溫度反演和風(fēng)速反演,得到待識(shí)別數(shù)據(jù);將所述待識(shí)別數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練完成的雷暴云識(shí)別模型中進(jìn)行識(shí)別,得到雷暴云標(biāo)注數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過(guò)使用訓(xùn)練過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行雷暴云區(qū)域的識(shí)別,提高了識(shí)別效率和識(shí)別精度,同時(shí),可以滿足在夜間微光條件下識(shí)別雷暴云。本發(fā)明還公開(kāi)了用于實(shí)現(xiàn)上述方法的裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

      技術(shù)研發(fā)人員:周鵬,韓冰,孫業(yè)超,張濤,彭珺
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:橢圓時(shí)空(北京)科技有限公司
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/10
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