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公开(公告)号：CN117176823B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202311129877.6
申请日：2023-09-01
Applicant: 航天新气象科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于北斗短报文通信的气象数据传输方法及解析方法，涉及气象技术领域，该方法基于连续观测的雨量数据的差异不大的特点，对连续多个雨量数据的整数位数据和小数位数据分别统一压缩处理，根据多个雨量数据的整数位数据得到压缩雨量串的高位数据串、根据多个雨量数据的小数位数据得到压缩雨量串的低位数据串，从而将连续观测到的多个雨量数据统一压缩成一个压缩雨量串携带在北斗短报文数据中。压缩处理后的压缩雨量串占用的比特数小于原始的雨量数据占用的比特数，所以实现了数据压缩，使得每次发送的北斗短报文数据可以传输更多的雨量数据，提高了数据传输效率、实时性和数据质量。
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公开(公告)号：CN118968192B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411419692.3
申请日：2024-10-12
Applicant: 航天新气象科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于多模态信息融合的图像分类方法，涉及图像处理技术领域，该图像分类方法利用特征提取网络中的多尺度特征提取模块对每个模态的原始图像进行多尺度特征提取，多特征融合金字塔在FPN框架基础上结合空洞卷积层改进得到，可以有效地提取原始图像的上下文信息，多特征关联模块进一步增强多尺度特征关联，使得特征提取网络能得到原始图像的表征能力更强的单模态特征图，而在对两个单模态特征图进行多模态信息融合得到融合特征图后，除了使用融合特征图，还保留原始的单模态特征图一起利用分类网络进行分类，该方法可以充分挖掘模态内和模态间的图像信息，从而可以有效提升图像分类准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118799744B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411292815.1
申请日：2024-09-14
Applicant: 航天新气象科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于轻量级神经网络的地基云云状识别方法，涉及图像处理技术领域，该方法针对不同云状类别的样本数据分布不均衡的现象，结合单个样本全天空云图中会包含多个具有关联性的云状标签的多标签识别场景特点，提出通过计算整个样本全天空云图的云图标签值继而实现过采样操作以均衡不同云状标签组合的样本数量的方法，另外还搭建了一种全新轻量级的云状识别网络，引入了Inception模块、SRM模块和残差模块，可以有效地增强云状识别网络对于云状的边缘和纹理的特征提取能力。对模型训练使用的数据集的预处理操作结合对网络结构的优化，使得该方法可以提高云状识别精度，同时保证运算速度，能够在资源有限的设备上运行。
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公开(公告)号：CN119148255A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411158416.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 航天新气象科技有限公司 , 中国人民解放军63863部队
IPC: G01W1/06
Abstract: 本申请公开了一种全天空总云量检测方法，涉及气象技术领域，该方法包括基于大气本底状态下的亮温数据与云的亮温数据有较大区别的特点，在大气本底状态具有连续性而并不会瞬间突变的特性下，对当前检测时刻之前的晴空状态下的历史采集时段的观测数据进行数据筛选后加入数据处理池，提取数据处理池中各个仰角范围下的历史最小亮温数据拟合得到全天空晴空模型，用于表征当前检测时刻的大气本底状态下的亮温数据的特点，然后根据当前检测时刻的全天空红外亮温数据结合全天空晴空模型就能得到全天空总云量。该方法减少了对大量历史数据的依赖性，具有较高的检测便捷性和准确性，且适用范围较广。
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公开(公告)号：CN117190879B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202311174407.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 航天新气象科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于环带斜入射多点测距的方法与装置，包括标准灯；光谱辐射计；测距组件，设置在标准灯和光谱辐射计之间，测距组件包括：光阑板，并与标准灯的中心和光谱辐射计的中心的连线垂直设置，光阑板上开设有通孔，通孔的圆心处于标准灯的中心和光谱辐射计的中心的连线上；环形移动机构，设置在光阑板上，且与通孔同心设置；激光尺，倾斜设置在环形移动机构上，通过环形移动机构带动激光尺移动进行多点测量，通过计算标准差来判断光阑板与光谱辐射计的平行度是否符合要求。本发明以环带导轨配合线性导轨的方式实现了激光尺的环形移动和径向移动，实现多方位点的测量，在测量距离的同时测算了光阑板与探测环参考面之间的平行度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117112844B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311129888.4
申请日：2023-09-01
Applicant: 航天新气象科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F17/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种基于编码器‑解码器和图神经网络的气象要素同化方法及系统。其包括：构建气象要素同化模型，其中，所述气象要素同化模型包括编码器以及解码器；同化时，提供在目标区域内目标气象要素的网格化气象预报信息以及基于目标区域内目标观测站点构建的图结构观测数据信息，利用编码器对网格化气象预报信息编码，以在编码后生成预报信息特征编码向量；将图结构观测数据信息以及预报信息特征编码向量加载到解码器，利用解码器将特征编码向量与图结构观测数据信息合并，并在合并后利用图神经网络进行卷积计算，以在卷积计算后生成网格化的气象场。本发明能大大提高气象要素的同化速度，减少计算资源，降低同化成本。
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公开(公告)号：CN118941874A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411135348.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 航天新气象科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种多通道图像处理系统及处理方法。该系统包括多个CMOS采集模块，分别与多个CMOS图像传感器连接，用于获取所述多个CMOS图像传感器分别对应的目标图像数据；核心模块，分别与所述多个CMOS采集模块连接，用于接收所述目标图像数据，并根据所述目标图像数据和内置的模型加速器得到模型预测结果，所述模型预测结果用于指示针对所述目标图像数据的图像识别结果、图像分类结果、图像拼接结果或图像匹配结果中的至少一种；上位机，与所述核心模块连接，用于接收来自所述核心模块传输的所述模型预测结果。采用本系统能够满足大吞吐量数据的处理速度要求和传输速度要求。
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公开(公告)号：CN117237811B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202311405910.3
申请日：2023-10-26
Applicant: 航天新气象科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的植被覆盖度识别方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：获取待识别的植被图像；将植被图像输入分割网络中进行图像分割，得到植被分割结果，植被分割结果中包含植被图像中每个像素点属于植被的置信度；基于植被图像中各个像素点的RGB值，确定各个像素点的植被指数，植被指数用于指示像素点属于植被或不属于植被；基于植被分割结果以及植被指数，确定植被图像中属于植被的目标像素点；将目标像素点在植被图像中的占比，确定为植被图像中植被的覆盖度。本申请实施例提供的方法可降低复杂环境如杂草、光照以及水面等干扰，从而可进一步提高植被覆盖度的识别精度。
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公开(公告)号：CN113139552B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202110476746.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 航天新气象科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种小麦抽穗期识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取小麦种植区的监控图像及监控图像的高层次语义信息；提取监控图像中的麦穗图像特征；融合监控图像的高层次语义信息和麦穗图像特征，以得到目标特征；根据目标特征，确定小麦抽穗期识别结果。上述方案提供的方法，通过根据融合了监控图像的高层次语义信息和麦穗图像特征的目标特征，确定识别结果，提高了识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117538834B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311564323.9
申请日：2023-11-22
Applicant: 航天新气象科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种同发同收双极化天气雷达的探测参数估计方法，涉及雷达技术领域，该方法根据同发同收双极化天气雷达接收到的一个径向的不同距离库的水平极化回波数据和垂直极化回波数据分别计算水平极化自相关函数、垂直极化自相关函数、水平极化和垂直极化的互相关函数，然后根据计算得到的所有一阶相关函数和二阶相关函数来估计径向速度和速度谱宽，该方法对水平极化回波数据和垂直极化回波数据进行联合处理，能够减少速度估计奇异值，降低径向速度和速度谱宽估计结果的标准差，提高估计精度尤其是低信噪比情况下的估计精度，有利于提高同发同收双极化天气雷达的应用效能。
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