[发明专利]一种智能天气图像采集和天气图像识别的方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及气象自动观测应用领域，具体涉及一种通过图形识别技术实现天气现象智能识别方法及系统。

背景技术

在天气预报中，天气预报机构将各种天气要素的数据信息展示给用户，告知用户天气要素变化趋势，帮助用户了解天气。为了提高天气要素数据的效率和准确度，地面自动气象观测站是主要的天气要素数据采集设备，采集各种天气要素数据，供天气预报分析使用。自动气象站通过各种数据采集传感器以自动化的方式采集温度、湿度、降水量、风向、风速等天气要素数据。随着，移动互联网应用的深入普及，用户对图像.应用的需求也越来越大，图像包含更丰富的天气信息，而天气观测还停留在采集单一的数字数据的阶段，无法采集各种天气现象的视觉化图像数据信息。如何采集天气现象的图像数据以及如何基于天气现象的图像数据智能识别天气现象是天气观测领域的重要技术研究方向。

发明内容

在天气观测系统中，为了使天气观测可进行图像化观测，并可以智能识别天气图像所表示的天气现象，本发明研究提供一种天气图像采集和天气图像智能识别的方法和系统。

本发明实现方案如下:

本发明提供一种智能天气图像采集和天气图像识别的方法，其技术方案在自动气象观测站设备上实现天气图像自动采集方法，自动根据各种天气现象采集对应的天气图像样本数据，并自动建立天气现象的图像样本库；实现一种天气图像的智能识别方法，基于天气现象的图像样本库，实现天气图像模糊识别方法，可以快速识别天气图像对应的天气现象。

本发明构建了一种智能天气图像采集和天气图像识别的系统，其技术方案在自动气象站设备上增加天气图像自动采集设备，自动获取天气图像数据；并构建天气图像业务系统，存储并管理由天气图像采集设备的天气图像，实现天气图像样本库、天气图像自动归类系统、天气模糊识别系统等主要功能系统。

本发明的有益效果如下：

本发明实现了一种新型的天气图像采集和识别的方法，并构建了一种智能天气图像采集和识别的系统，改变传统气象观测不能采集天气图像的缺陷，使得天气观测可以自动根据天气现象采集可视化的天气图像，建立可视化的天气图像样本库，使得天气观测更直观。同时，基于智能天气图像采集和识别系统，可以快速识别天气图像对应的天气现象，获取更多的天气信息，创新实现以图像判识天气的智能方法。

附图说明

图1是天气图像采集方法的工作原理图。

图2是天气图像识别方法的工作原理图。

图3是批量天气图像模糊识别自动归类的工作原理图。

图4是天气图像采集和天气图像识别的系统结构。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

如图1所示，本发明的工作原理中，本发明方法在传统气象自动观测站上添置天气图像自动采集模块，该模块以双向数据接口方式与气象自动观测站控制模块相连，图像该模块完成天气图像采集后，自动将天气图像和相应天气数据发送给天气图像分类模块；天气图像分类模块分析天气图像对应的天气数据，从而判断天气图像的天气现象，并将天气图像存储到对应的天气现象图库里，比如雨天为图库1、下雪天为图库2等；若天气图像没有天气数据，则将采用图2所示的方法进行天气图像识别。

如图2所示，本发明的工作原理中，本发明提供天气图像特征分析模块，该模块自动提取天气图像的特征信息；天气图像特征分析模块将自动为各个天气现象图库提取共性特征值，模块随机从天气现象图库中抽取天气图像样本案例，然后提取这些样本天气图像案例的共性特征值；模块自动将待识别的天气图像特征信息和各天气现象图库的共性特征值进行比对，如果发现特征值匹配，则完成天气图像的识别，并将天气图像存储到对应的天气现象图库里。

如图3所示，本发明的工作原理中，当批量天气图像需要进行识别和分类时，天气特征分析模块将自动提取每个天气图像的特征信息，并参考图2所示的方法从每个天气现象图像库中提取各自的共性特征值，并自动将每个待识别的天气图像特征信息和各天气现象图库的共性特征值进行比对，如果发现特征值匹配，则完成天气图像的识别，并将天气图像存储到对应的天气现象图库里，若没有发现匹配的天气现象图库，模块将自动建立未分类天气现象图库；天气特征分析模块自动将未分类的天气现象图库视为新的天气现象图库类型，和其他天气现象图库一样，参与到新的匹配过程中，并不断重复如上的过程步骤；系统管理人员可以通过后台管理系统以人工设置的方式，为未分类的天气现象图库命名。