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公开(公告)号：CN119439320A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510034225.7
申请日：2025-01-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06Q10/047 , G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种基于X波段双偏振雷达数据的龙卷风识别及其路径预测方法，主要是利用雷达最低两个仰角的6种观测量，结合深度学习模型Unet，并引入注意力机制与位置编码信息，优化数据传递过程，构建弱监督式轻量化识别模型TD‑Unet。该模型对多仰角雷达资料进行特征提取，生成龙卷识别概率和地理方位图。在识别结果中，进一步提取龙卷所在的地理坐标序列，并基于龙卷运动特征优化粒子滤波算法，构建路径预测算法，通过提取的实时龙卷坐标序列实现路径预测。本发明能够提高龙卷风识别的准确性与效率，并为路径预测提供科学可行的方法，为气象预警以及灾害防控提供了强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN117911715A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410134791.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了气象雷达技术领域的一种雷达回波外推方法，旨在解决雷达回的波外推方法精度较差时效性较短不能满足业界需求技术问题。其包括：旨在利用两个不同时间段的雷达回波反射率因子数据训练雷达回波外推模型，并引入再分析资料环境场数据进一步约束模型的输出；具体的，将过去时间段再分析资料环境场数据和雷达回波反射率因子数据作为条件扩散模型的条件输入，将更接近当前时刻时间段的雷达回波反射率因子数据添加噪声生成原始输入，利用条件扩散模型学习雷达回波的数据分布，进而在训练好的条件扩散模型根据噪声外推结果时进行约束，条件输入引入再分析资料环境场数据实现对外推结果进一步约束，可以产生更精准、更长时效的回波外推结果。
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公开(公告)号：CN117788818A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311817869.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶实时语义分割方法及可读存储介质，涉及计算机视觉技术领域。具体过程包括：获取自动驾驶数据，按照一定的比例随机分为训练集和验证集；利用重参数化方法构建基于双分辨率架构的初始语义分割网络；设计快速聚合金字塔池化模块并置于语义分支末端，完成实时语义分割模型的搭建；结合深监督训练策略训练实时语义分割模型并验证；使用验证精度最高的模型对获取到的图像进行实时预测、可视化并反馈结果。本发明提供的这种面向自动驾驶实时语义分割的设计，不仅实现了对自动驾驶图像数据的高速推理预测，而且模型参数量小、精度高且具有良好的泛化性。
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公开(公告)号：CN103268391A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310079143.1
申请日：2013-03-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了基于朴素贝叶斯的自适应雷电灾害风险预估方法，属于雷电灾害风险评估的技术领域。所述方法选取评价因子；划分网格区域；利用已经发生雷电灾害网格的评价因子取值训练贝叶斯分类器完善分类器数据库；待评价网格数据经过贝叶斯分类器分析得出雷电灾害等级。本发明避免了层次分析法认为加权评价因子带来的主观性强的缺点；通过贝叶斯分类器不断完善雷电灾害数据，使得预测精度随着样本数据的增加而逐步提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115311458A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211230870.9
申请日：2022-10-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务学习的实时高速公路行人闯入事件检测方法，所述方法包括以下步骤：1）从高速公路摄像头中获取数据集；2）对数据集进行数据增强；3）对增强后的数据集进行行人检测标注与道路分割标注；4）构建多任务学习神经网络模型；5）根据增强处理后的训练数据集对多任务学习神经网络进行训练；6）根据训练后的多任务学习神经网络对实时高速公路图像进行行人检测与道路分割；7）判断行人是否在高速公路上，并对高速公路上的行人进行标记、预警。本发明的技术方案能够通过训练一个多任务学习神经网络模型来同时实现道路分割和行人检测，从而满足高速公路场景下行人闯入事件检测的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN109917394A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910187175.0
申请日：2019-03-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于天气雷达的短临智能外推方法，所述方法包括对风暴单体历史个例的收集、识别和追踪，将获取的n+1项风暴单体轨迹序列作为范例存储于数据库中，当进行天气预测时，将获取的n项实时风暴单体序列与数据库中的所有范例进行相似度计算，找出相似度最高的范例，将该范例的第n+1项作为下个时次的风暴单体，以此计算出所有单体轨迹下个时次的状态，构成所预测的下个时次的天气状况，同时将新获取的实时风暴单体序列作为范例，存储于数据库中，以进行自学习。所述方法综合机器学习，构建起基于范例推理的短临外推专家系统，并结合客观预报的方法对天气变化进行相似性预测，提高了灾害性短时天气的预警水平。
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公开(公告)号：CN105488594A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510896980.2
申请日：2015-12-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种台风路径预测方法，采用基于范例推理的技术，并结合客观预报的方法对台风移动路径进行相似性预测，首先在预测上大大缩短了传统数值预报所需要的时间，同时对于传统预测法，需要大型计算机进行辅助运行而言，一方面，本发明所设计的预测方法在运行的复杂度上，只需要一台配置较高的小型服务器即可；另一方面，本发明所设计的预测方法，对于所需要的参数也较少，不需要大量的参数进行输入，大大提高了台风路径预测的工作效率。
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公开(公告)号：CN103226662A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310146468.7
申请日：2013-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种河网密度空间化方法，它首先对区域进行网格划分，其次利用层次分析法，根据不同等级河系的影响范围和致灾效能的不同，确定不同等级河系的影响权重系数，结合GIS(地理信息系统)软件功能获取单位格网内不同等级河网的缓冲面积，然后通过面积加权法计算出空间网格河网密度。该技术方案避免以往方法的局限性，能很好地反映不同等级河系的影响范围和致灾效能，具有较高的学性和合理性。
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