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公开(公告)号：CN110033132B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910251552.2
申请日：2019-03-29
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度目标检测和数值天气预报的热带气旋预报方法，包括：根据热带气旋历史记录组合历史数值天气预报产品中的多个预报要素，构建训练数据集；根据所述训练数据集，对深度目标检测模型进行训练从而获取模型参数，将训练得到的模型作为热带气旋识别模型；根据热带气旋识别模型，从实时数值天气预报产品预报场中识别出热带气旋的中心位置和尺度，作为预报结果进行输出。通过本发明实现了对热带气旋的路径和尺度的准确预测，对热带气旋的路径和尺度的准确预测对于预防和减轻相关灾害具有重要作用。
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公开(公告)号：CN112558017A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011224654.4
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国科学院国家空间科学中心 , 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种极化目标三分量分解结果彩色可视化方法及系统，所述方法包括：读入全极化合成孔径雷达数据，得到目标相干矩阵[T]；对目标相干矩阵[T]进行Freeman‑Durden三分量分解，得到三个功率分量：表面散射功率分量Ps、二面角散射功率分量Pd和体散射分量Pv；对三个功率分量Ps、Pd和Pv进行归一化；计算总散射功率Span；对总散射功率Span进行快速中值迭代归一化处理得到Span′；根据需求选择颜色模型及对应的颜色通道映射方案，显示伪彩色合成图像。本发明可有效增强全极化合成孔径雷达数据极化目标三分量分解结果的彩色可视化效果，增加图像的可读性，促进目标的检测、识别和分类。
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公开(公告)号：CN111487170A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010208840.2
申请日：2020-03-23
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
IPC: G01N15/06
Abstract: 本发明提供了一种智能化前散能见度仪及智能化前散能见度测量方法，包括：近红外光源、近红外传感器、处理器和供电单元；处理器高频采样获取发射光强测量值，并对近红外传感器输出的前向散射光强测量值进行高频采样，根据所述前向散射光强测量值与发射光强测量值的比值计算出前向散射值；根据前向散射值随时间变化信息，判断是否存在降水情况、存在降水情况下的降水粒子下降速度、降水粒子类型及降水粒子尺寸；根据降水粒子类型和降水粒子尺寸选择对应的相函数，利用前向散射值计算得到散射系数；进而求得能见度。本发明中前散能见度仪及前散能见度测量方法，根据实际天气情况智能化计算出能见度值，测量精度高，量程大，成本低。
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公开(公告)号：CN109447260A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811169724.3
申请日：2018-10-08
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的局地数值天气预报产品订正方法，包括：根据历史数值天气预报产品和对应的历史站点观测数据，构建训练数据集；根据所述训练数据集对深度学习网络模型进行训练，得到订正模型；提取实时数值天气预报产品预报场数据片段作为输入数据输入所述订正模型，并通过所述订正模型输出订正后的数据片段，将输出的订正后的数据片段作为订正结果。本发明利用深度学习网络的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力，基于多个站点实际观探测数据订正数值天气预报产品要素值，克服了现有技术存在的问题。
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公开(公告)号：CN111210483B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911339907.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06F30/27
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络和数值模式产品的仿真卫星云图生成方法，包括：收集并整理得到同一时次、同一区域的卫星云图数据和数值模式分析场产品，构建训练数据集；根据所述训练数据集，构建基于深度生成对抗网络的仿真卫星云图生成模型并对模型进行训练；根据仿真卫星云图生成模型，以数值模式预报场产品作为模型输入，重构对应预报时次的仿真卫星云图并作为结果输出。通过本发明实现了由数值模式产品生成仿真卫星云图的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110874630B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201911014197.3
申请日：2019-10-23
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的数值模式产品降尺度精细化方法，包括：收集同一时次、同一区域具有指定高、低分辨率的历史数值模式产品，构建训练数据集；构建深度学习模式产品降尺度精细化模型；根据训练数据集，对深度学习模式产品降尺度精细化模型进行训练，得到推理模型；根据以实时低分辨率数值模式产品作为推理模型的输入进行解算，得到对应时次的高分辨率的产品并输出。本发明旨在实现对数值模式产品的降尺度精细化。
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公开(公告)号：CN111210483A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911339907.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络和数值模式产品的仿真卫星云图生成方法，包括：收集并整理得到同一时次、同一区域的卫星云图数据和数值模式分析场产品，构建训练数据集；根据所述训练数据集，构建基于深度生成对抗网络的仿真卫星云图生成模型并对模型进行训练；根据仿真卫星云图生成模型，以数值模式预报场产品作为模型输入，重构对应预报时次的仿真卫星云图并作为结果输出。通过本发明实现了由数值模式产品生成仿真卫星云图的目的。
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公开(公告)号：CN115188223B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210647309.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于机场天气实况的飞机起降安全指数确定方法，包括：收集国内外与天气相关的飞行事故报告，统计导致飞机起降阶段发生事故的危险天气出现概率；建立气象条件影响飞机起降安全的评估指标体系，确定各影响要素权重，制定各影响要素评估标准；基于模糊数学理论，构建机场气象条件对飞机起降安全影响评估数学模型；以机场天气实况资料作为模型输入，生成气象条件对飞机起降安全影响的指数产品。本发明旨在实现定量化评估气象条件对飞机起降安全的影响程度。
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公开(公告)号：CN112649897B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202011078583.1
申请日：2020-10-10
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明提供了一种手持气象仪及风速和风力的测定方法，搭载在所述手持气象仪上的超声测风传感器，包括发射平面、反射平面、超声波换能器、风速风向处理器、收发转换模块、发射模块和接收模块，其中，所述超声波换能器为N组共3N个，各组中的超声波换能器成等边三角形分布；测量风向和风速时，选用其中一组中的一个超声波换能器发射超声波，该组其余两个超声波换能器接收超声波，通过两路接收的相位差得到时间差，循环发射和接收，每组可得到三组时间差，以时间差为数据基础，根据矢量合成原理，可以得到风速和风向值；本发明采用测量超声波相位的方法得到时间差进而确定风速和风向，准确度更高，且具有体积小可手持、重量轻以及功耗小的特点。
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公开(公告)号：CN108399469A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810098850.8
申请日：2018-01-31
Applicant: 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和数值天气预报的天气现象预报方法，包括：根据数值天气预报产品和天气现象观测数据，构建训练数据集；根据深度学习网络模型对所述训练数据集进行训练，得到预估预报模型；从所述数值天气预报中提取预报场数据片段；将提取的预报场数据片段作为所述预估预报模型的输入数据，得到天气现象分类结果，将所述天气现象分类结果作为天气现象预报结果进行输出。本发明利用深度学习网络的非线性映射能力和对栅格数据的信息提取能力，基于数值天气预报数据和历史天气现象观测数据，实现对未来天气现象的预报。
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