公开(公告)号：CN119540684A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411599656.X

申请日：2024-11-11

Applicant: 天津海洋中心气象台 ,  北京邮电大学

Inventor： 刘彬贤 ,  吴铭 ,  姚博 ,  张星 ,  徐梦秋 ,  孙雪倩

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/50 ,  G06V10/80 ,  G06V20/70 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供一种雾识别模型的构建方法、雾识别方法和装置。该模型的构建包括：分别获取地面观测站数据和卫星观测数据；基于地面观测站数据，确定其对应的指示信息；基于卫星观测数据，确定其对应的嵌入特征；基于指示信息和嵌入特征，生成预测雾掩膜；根据真实雾掩膜与预测雾掩膜，对初始雾识别模型进行训练，从而得到训练好的雾识别模型。本发明利用该训练好的雾识别模型识别待识别的地面观测站数据和卫星观测数据，可以提高雾识别的效率。

公开(公告)号：CN118262131A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410463737.0

申请日：2024-04-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴铭 ,  张闯 ,  陈恺鑫 ,  徐梦秋 ,  姚博 ,  粟孙鼎凯 ,  肖琭铭

IPC: G06V10/762 ,  G06T7/33 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种基于多源数据和超像素聚类的雾定级反演系统及控制方法，包括：多源数据输入模块、多源数据预处理模块、基于静止气象卫星数据的超像素聚类模块、基于地面气象观测站实况数据的反演定级模块、融合多源数据的雾反演定级模块、雾反演定级结果输出模块；获取数据传入多源数据预处理模块；进行超像素处理，传入融合多源数据的雾反演定级模块；雾等级标签的获取，并将其传入融合多源数据的雾反演定级模块；进行多源数据的雾反演定级的融合，并将融合结果传入雾反演定级结果输出模块；并保存成输出文件；本发明利用像素相关性实现气象数据的聚类，辅助以地面气象观测站实况数据的散点型等级判识，实现陆地雾像素级别的定级反演任务，可以补充对于未部署地面气象观测站区域的陆地雾识别结果。

公开(公告)号：CN116720156A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310751074.8

申请日：2023-06-25

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴铭 ,  张闯 ,  朱洵 ,  熊宇同 ,  张彬 ,  李蔚青 ,  姚博

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络多模态气象数据融合的气象要素预报方法，属于数值天气预报技术领域。本发明利用多模态气象数据(静止气象卫星数据和地面气象站观测数据)的互补优势(自上而下的遥感观测+自下而上的地面观测)完成气象预报任务，弥补单一来源数据的不足；通过构建卫星‑观测站多模态数据融合框架进行多模态特征融合，并提出基于多图融合的图卷积神经网络框架，从多角度挖掘站点地理位置之间的关系、不同气象要素之间的内在联系，构建多种静态图和动态图，并通过自适应学习融合时序多图特征，实现全天候、高精度的地面观测站气象要素预报。