[发明专利]气象雷达回波图预测方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 202010026569.0 | 申请日: | 2020-01-10 |
公开(公告)号: | CN111239739A | 公开(公告)日: | 2020-06-05 |
发明(设计)人: | 周康明;刘宗璇 | 申请(专利权)人: | 上海眼控科技股份有限公司 |
主分类号: | G01S13/95 | 分类号: | G01S13/95;G01S7/41;G01S7/40;G01S7/35;G01S7/292;G06N3/08 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 黄丽霞 |
地址: | 200030 上海市徐汇*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 气象 雷达 回波 预测 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种气象雷达回波图预测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标区域在多个不同历史时刻的历史气象雷达回波图;
根据各所述历史气象雷达回波图和目标生成器网络,获取所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图;所述目标生成器网络是根据初始生成器网络和初始鉴别器网络训练得到的。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标生成器网络包括编码递归网络和解码递归网络;所述根据各所述历史气象雷达回波图和目标生成器网络,获取所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图,包括:
根据预设尺寸对各所述历史气象雷达回波图分别进行裁剪;
将裁剪后的各历史气象雷达回波图输入至所述编码递归网络中,得到各所述历史气象雷达回波图分别对应的特征数据;
将各特征数据输入至所述解码递归网络中,得到所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述编码递归网络包括多个编码子网络;所述将裁剪后的各历史气象雷达回波图输入至所述编码递归网络中,得到各所述历史气象雷达回波图分别对应的特征数据,包括:
将裁剪后的各历史气象雷达回波图输入至各所述编码子网络中,得到各所述历史气象雷达回波图的时序特征数据和内容特征数据;不同的编码子网络用于输出不同尺度下的时序特征数据和内容特征数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述解码递归网络包括多个解码子网络;所述将各特征数据输入至所述解码递归网络中,得到所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图,包括:
将各所述编码子网络输出的时序特征数据和内容特征数据输入至对应的解码子网络中,得到每个预测时刻对应的多个不同尺度的回波图;不同的解码子网络用于输出不同尺度的回波图;
根据各所述预测时刻对应的多个不同尺度的回波图,生成所述目标区域在各所述预测时刻的预测气象雷达回波图。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述目标生成器网络的训练过程包括:
获取多个样本气象雷达回波图;
根据所述多个样本气象雷达回波图和所述初始鉴别器网络,训练所述初始生成器网络,得到所述目标生成器网络。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个样本气象雷达回波图和所述初始鉴别器网络,训练所述初始生成器网络,得到所述目标生成器网络,包括:
将所述多个样本气象雷达回波图输入至所述初始生成器网络,得到多个预测图像;
将所述多个预测图像和对应的真实图像输入至初始鉴别器网络,得到第一损失值,并根据所述第一损失值,对所述初始鉴别器网络的参数进行调整;
将所述多个预测图像输入至参数调整后的鉴别器网络,得到第二损失值,并将各所述预测图像和对应的真实图像进行比较,得到第三损失值;
根据所述第二损失值和所述第三损失值的和,对所述初始生成器网络的参数进行调整,直至所述第二损失值和所述第三损失值的和小于预设阈值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述初始鉴别器网络包括初始视频鉴别器网络和初始图像鉴别器网络。
8.一种气象雷达回波图预测装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取目标区域在多个不同历史时刻的历史气象雷达回波图;
预测模块,用于根据各所述历史气象雷达回波图和目标生成器网络,获取所述目标区域在多个不同预测时刻的预测气象雷达回波图;所述目标生成器网络是根据初始生成器网络和初始鉴别器网络训练得到的。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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