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公开(公告)号：CN107705330B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710924014.6
申请日：2017-09-30
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于道路摄像头的能见度智能估测方法，包括数据采集步骤、失真图像过滤步骤和分析模型构建步骤。实现对道路图像区域内图像特征分析以及能见度值估测，覆盖面广，并减少设备和人力成本，充分利用道路摄像头监控视频图像，实现了过滤失真图像和测算图像中能见度值，弥补了能见度仪器覆盖面不足和因仪器故障偶有数据失真等问题，从另外一方面验证能见度仪器坏损问题。
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公开(公告)号：CN107705330A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710924014.6
申请日：2017-09-30
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽继远软件有限公司
CPC classification number: G06T7/50 , G01N21/84 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明提供一种基于道路摄像头的能见度智能估测方法，包括数据采集步骤、失真图像过滤步骤和分析模型构建步骤。实现对道路图像区域内图像特征分析以及能见度值估测，覆盖面广，并减少设备和人力成本，充分利用道路摄像头监控视频图像，实现了过滤失真图像和测算图像中能见度值，弥补了能见度仪器覆盖面不足和因仪器故障偶有数据失真等问题，从另外一方面验证能见度仪器坏损问题。
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公开(公告)号：CN119719960A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510227796.2
申请日：2025-02-28
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及天气数据处理技术领域，具体涉及一种基于电场数据的闪电预报及无人机路线推荐方法，包括输出巡检线路段上每一段线路上出现闪电的第一概率；输出巡检线路段上每一段线路上出现闪电的第二概率；实时融合第一概率和第二概率，获取融合后的第三概率；判断每一段线路上出现闪电的第三概率是否超过预定值，当判断至少有一段线路上出现闪电的第三概率超过预定值时，将第三概率超过预定值的线路段的区域位置发送给无人机控制模块，通过无人机控制模块基于区域位置规划无人机航线获得第二航线。本发明可以根据实时预测的闪电情况及时的更改航线，使得无人机可以避开出现闪电概率较大的位置，从而降低无人机被闪电击中的情况出现。
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公开(公告)号：CN118469116B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410919201.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/047 , G01W1/10 , G06Q50/14 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种景点雾天能见度预报及路线推荐方法和系统，包括获取实时的景区多个景点的不同观赏位置的雾天能见度/时间数据曲线；获取预选的观赏景点的多个观赏位置信息；根据游客入口位置并基于多个观赏位置信息规划所有可能的观赏路线；基于所述所有可能的观赏路线获取游客到达每条观赏路线中各个观赏位置的时间数据；获取时间数据对应的雾天能见度数据；计算获得每个观赏位置的观赏度得分；将观赏度得分总和最大的对应的一条或多条观赏路线推送给游客。本发明解决了针对实时预测的雾的大小给游客推荐合适的观赏路线的问题，使得游客可以有更好的观景体验。
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公开(公告)号：CN118469116A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410919201.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/047 , G01W1/10 , G06Q50/14 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种景点雾天能见度预报及路线推荐方法和系统，包括获取实时的景区多个景点的不同观赏位置的雾天能见度/时间数据曲线；获取预选的观赏景点的多个观赏位置信息；根据游客入口位置并基于多个观赏位置信息规划所有可能的观赏路线；基于所述所有可能的观赏路线获取游客到达每条观赏路线中各个观赏位置的时间数据；获取时间数据对应的雾天能见度数据；计算获得每个观赏位置的观赏度得分；将观赏度得分总和最大的对应的一条或多条观赏路线推送给游客。本发明解决了针对实时预测的雾的大小给游客推荐合适的观赏路线的问题，使得游客可以有更好的观景体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112731564B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011570716.7
申请日：2020-12-26
Applicant: 安徽省公共气象服务中心
Abstract: 本发明涉及一种基于多普勒天气雷达数据的雷电智能预报方法，包括：获取气象探空、闪电定位及多普勒天气雷达数据；根据获取的气象探空数据，提取0～‑30℃层的大气特征层高度值；根据获取的闪电定位数据提取闪电发生的时间、经度、纬度；根据获取的多普勒天气雷达数据，提取多个气象特征值，并对特征值进行处理，得到多个气象变量；将得到的气象变量作为预报因子，将是否出现闪电作为标签输入多种机器学习算法，得到多种雷电临近预报模型，并分别检验多种雷电临近预报模型的雷电预报准确率，以准确率最高作为最终雷电临近预报模型。本发明利用多普勒天气雷达和气象探空数据融合建立了雷电智能预报方法，提高了预报的准确率。
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公开(公告)号：CN119785316A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510266871.6
申请日：2025-03-07
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽气象信息有限公司
IPC: G06V20/56 , B60W50/14 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V20/58 , G01W1/02
Abstract: 本发明涉及天气数据处理技术领域，具体涉及一种冰雪路面识别方法及装置，所述方法包括通过车载摄像头获取道路可见光视频与热红外视频，基于可见光视频与热红外视频获取图像数据和车道线数据；向路侧气象站发送请求，获取路侧气象站的气象数据；基于如下算式计算每个车道的总分：积雪总分i=第一图像数据得分i×w1+第一气象数据得分i×w2+第一车道线数据得分i×w3，i表示第i车道；当积雪总分i≥0.7时，判定为积雪路面；当有积雪总分小于0.7的车道时，向驾驶员推荐该车道，当所有车道积雪总分均≥0.7，向驾驶员推荐总分最低的车道。本发明不需要沿道路布设大量传感器，同时结合车道线信息提升了识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117557919A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311342753.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) , 安徽气象信息有限公司
Abstract: 融合FY‑4A卫星与站点观测数据的雾区识别系统，属于雾区系统技术领域，为了解决站点单站监测结果精度高，但受经济、地理环境等因素制约，部分交通线路能见度监测站点数量不足如国省道、江河湖面等，大雾监测受限的问题；本申请通过雾区数字化子系统流程化输出基于卫星数据以及站点数据联合下的雾区格点文件，以及通过数字化提取子系统汲取雾区数字化子系统中的各个数据进行多元学习建模，最后达到使用站点能见度观测数据对模型计算结果进行订正，完善雾区识别结果的准确性的目的。
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公开(公告)号：CN117111182A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311352643.8
申请日：2023-10-19
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G01W1/10 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N20/00
Abstract: 基于气块反向追踪的大雾短期预报方法，属于气象预报技术领域，包括以下步骤：S100:大雾分区；S200:选取预报因子；S300:样本处理；S400:建立预报模型；S500：评估计算；本发明从大雾形成机理的角度出发，利用客观方法来完成大雾分区，将出雾一致的站点划分到同一个区域，对每一个预报位置采用追踪气块的方式，获取起报时刻气块位置、气象参数等信息，与其他影响大雾出现的气象条件一起作为影响大雾形成的关键气象因子，采用多种机器学习方法进行训练，彼此间通过对训练集和测试集的预报准确性进行对比，选取预报准确率最高的模型作为最终模型，再利用最终模型通过输入实时气象数据进行大雾短期预报，提高了大雾短期预报的时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN116362389A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310258878.4
申请日：2023-03-14
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
Abstract: 本申请公开一种线路覆冰厚度预测方法和装置，涉及气象预测技术领域。方法包括：对获取到的地面气象数据、标准等压面气温和云顶气温数据进行分析，确定是否具备出现冻雨的条件；在确定具备出现冻雨的条件的情况下，依据地面气象数据，从多个预设的厚度增量预测方式中选择目标厚度增量预测方式；使用目标厚度增量预测方式对线路覆冰厚度增量进行预测，结合覆冰初始厚度，进而获得线路覆冰厚度。选择与地面气象数据相匹配的目标厚度增量预测方式对线路覆冰厚度进行预测，从而使用该目标厚度增量预测方式对线路覆冰厚度进行预测，使获得的线路覆冰厚度更准确。
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