申请/专利权人：南京恩瑞特实业有限公司

申请日：2024-02-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911787A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/26;G06V20/70;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明属于天气预测算法领域，具体涉及基于语义分割与模糊逻辑的灾害性天气识别方法、装置。包括以下步骤：对相控阵天气雷达回波图像数据进行预处理；将处理后的相控阵天气雷达回波图像数据输入预训练的语义分割模型，得到语义分割结果；其中，语义分割模型为融合了注意力机制的U‑Net模型；对语义分割结果进行后处理，得到处理后的语义分割结果，后处理包括阈值处理、连通区域分析和形态学操作；将处理后的语义分割结果输入模糊推理系统，得到灾害性天气的识别结果；本发明通过语义分割精确地分割出与灾害性天气相关的特征，并通过模糊推理系统进行处理，可以得到更加准确的预测。

主权项：1.基于语义分割与模糊逻辑的灾害性天气识别方法，其特征在于包括以下步骤：S1：对相控阵天气雷达回波图像数据进行预处理，得到处理后的相控阵天气雷达回波图像数据，预处理包括质量控制、尺寸标准化、图像增强；S2：将处理后的相控阵天气雷达回波图像数据输入预训练的语义分割模型，得到语义分割结果；其中，语义分割模型为融合了注意力机制的U-Net模型；语义分割模型的训练过程包括以下步骤：S2.1：读取相控阵天气雷达回波图像数据的历史记录，并进行预处理，得到预处理后的雷达回波历史数据；S2.2：对预处理后的雷达回波历史数据进行数据标注，得到训练数据；S2.3：使用训练数据对语义分割模型进行训练，得到训练后的语义分割模型；S3：对语义分割结果进行后处理，得到处理后的语义分割结果，后处理包括阈值处理、连通区域分析和形态学操作；阈值处理具体内容是通过设置阈值将像素级别的分类结果转化为二进制的灾害性天气区域掩码；连通区域分析具体内容是使用连通组件标记算法，将相邻的像素组成连通区域，并为每个连通区域分配一个唯一的标签；形态学操作具体内容包括膨胀和腐蚀，用于进一步处理和优化灾害性天气区域的形状和边界；S4：将处理后的语义分割结果输入模糊推理系统，得到灾害性天气的识别结果；模糊推理系统包括预设的模糊集合以及预设的模糊规则库，预设的模糊集合的具体内容是灾害性天气的模糊分类，预设的模糊规则库包含了模糊规则的条件和结论，条件部分基于处理后的语义分割结果以及对应的元数据，结论为灾害天气识别结果，其中元数据包括时间、地点或气象条件中的一种或多种。

全文数据：

权利要求：

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