公开(公告)号：CN110751209B

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN201910996243.8

申请日：2019-10-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 徐雅静 ,  罗益承 ,  郭其林 ,  王川 ,  李思 ,  高升 ,  钱奇峰 ,  吕心艳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法，用以从有限的不均衡的卫星遥感数据中自动获取台风强度特征，并结合特征分类和特征检索双估计方法进行台风定强，解决台风强度预测误差大且泛化能力、可解释性差的问题。所述的台风定强方法包括：从卫星遥感数据中获取台风图像；训练深度卷积网络CNN模型、提取特征、构建特征检索库；使用训练好CNN模型对待测台风图像进行强度分类；采用向量距离检索模型对待测台风图像进行相似度检索；对分类和检索结果进行排序策略融合，得到最终的台风强度。

公开(公告)号：CN110751209A

公开(公告)日：2020-02-04

申请号：CN201910996243.8

申请日：2019-10-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 徐雅静 ,  罗益承 ,  郭其林 ,  王川 ,  李思 ,  高升 ,  钱奇峰 ,  吕心艳

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提出了一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法，用以从有限的不均衡的卫星遥感数据中自动获取台风强度特征，并结合特征分类和特征检索双估计方法进行台风定强，解决台风强度预测误差大且泛化能力、可解释性差的问题。所述的台风定强方法包括：从卫星遥感数据中获取台风图像；训练深度卷积网络CNN模型、提取特征、构建特征检索库；使用训练好CNN模型对待测台风图像进行强度分类；采用向量距离检索模型对待测台风图像进行相似度检索；对分类和检索结果进行排序策略融合，得到最终的台风强度。