公开(公告)号：CN114677405B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202210399301.0

申请日：2022-04-15

Applicant: 南京大学

Inventor： 于耀 ,  欧霖 ,  周余

IPC: G06T7/207 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于潜空间解耦和偏微分建模的云层运动预测方法及系统。所述方法包括：获取红外相机拍摄的原始云层图像训练集并进行数据预处理，得到预处理好的云层图像训练集；构建双支路递归神经网络，包括图像编码器、偏微分单元、长短时记忆单元、变分互信息网络以及图像解码器；利用云层图像训练集训练双支路递归神经网络；根据待预测区域的当前帧的云层图像和训练好的双支路递归神经网络确定待预测区域的未来帧的云层图像。采用本发明方法能够解决传统算法只针对大尺度长时间云层运动预测以及需要人工提取特征的高成本问题，利用大气物理特性和深度神经网络实现了小尺度云层运动的低成本实时精确预测。

公开(公告)号：CN114677405A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210399301.0

申请日：2022-04-15

Applicant: 南京大学

Inventor： 于耀 ,  欧霖 ,  周余

IPC: G06T7/207 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于潜空间解耦和偏微分建模的云层运动预测方法及系统。所述方法包括：获取红外相机拍摄的原始云层图像训练集并进行数据预处理，得到预处理好的云层图像训练集；构建双支路递归神经网络，包括图像编码器、偏微分单元、长短时记忆单元、变分互信息网络以及图像解码器；利用云层图像训练集训练双支路递归神经网络；根据待预测区域的当前帧的云层图像和训练好的双支路递归神经网络确定待预测区域的未来帧的云层图像。采用本发明方法能够解决传统算法只针对大尺度长时间云层运动预测以及需要人工提取特征的高成本问题，利用大气物理特性和深度神经网络实现了小尺度云层运动的低成本实时精确预测。