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[发明专利]卫星云图的预测方法、装置和处理器-CN202110246077.7在审
发明人：唐红强;翁捷;闫永刚 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G01J1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星云图的预测方法、装置和处理器。其中，该方法包括：获取待监测区域对应的历史卫星云图，其中，历史卫星云图中至少包括可见光波段数据以及近红外光波段数据；对历史卫星云图进行几何校正，得到校正后的历史卫星云图；基于校正后的历史卫星云图提取云层的运动矢量；根据运动矢量对卫星传感器在当前时刻采集到的物理数据进行计算，得到预测卫星云图，其中，预测卫星云图为当前时刻之后的卫星云图，用于确定待监测区域所对应的太阳辐照强度；基于光照模型对预测卫星云图进行光照修正，得到目标卫星云图。
卫星云图预测方法装置处理器

[发明专利]一种红蓝立体卫星云图生成方法、系统、电子设备及介质-CN202211720895.7有效
发明人：瞿建华;鄢俊洁;刘银萍;崔浩楠 -专利权人：北京华云星地通科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种红蓝立体卫星云图生成方法、系统、电子设备及介质，属于卫星观测领域，红蓝立体卫星云图生成方法包括：获取两颗卫星在同一时刻不同观测视角采集的观测区域的二维卫星云图，即初始左卫星云图和初始右卫星云图；对初始左卫星云图和初始右卫星云图进行亮度补偿；将亮度补偿后的左卫星云图中的蓝绿色通道值剔除得到红色通道云图；将亮度补偿后的右卫星云图中的红色通道值剔除得到蓝绿通道云图；将红色通道云图和蓝绿通道云图合并得到红蓝立体卫星云图使得使用者能够以一只滤色眼镜的小成本在纸张和计算机显示器上观察到三维立体的卫星云图，立体效果明显，并且亮度补偿处理使得红蓝立体卫星云图色彩更均匀，减轻了双眼竞争的现象。
一种立体卫星云图生成方法系统电子设备介质

[发明专利]基于WGAN-GP网络与光流法的卫星云图预测方法-CN202210948863.6在审
发明人：谈玲;康瑞星;夏景明 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于双判别器WGAN‑GP与光流法的卫星云图预测方法。首先对卫星云图数据集进行直方图均衡化处理，然后构建双判别器WGAN‑GP网络，将卫星云图序列输入生成器，利用光流法得到卫星云图的光流序列，再用编码解码器模块生成预测光流，将历史卫星云图与预测光流融合生成卫星云图的预测将生成卫星云图与真实卫星云图一并输入判别器中训练，空间判别器与时间判别器分别对生成样本与真实样本进行评价，通过多次对抗训练使双判别器WGAN‑GP网络达到纳什均衡。最后，将历史卫星云图数据输入训练好的双判别器WGAN‑GP网络的生成器得到卫星云图预测结果。本方法能够有效减少地面背景信息对卫星云图预测任务的干扰，提高卫星云图预测的精度和效率。
基于 wgan gp 网络光流法卫星云图预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的卫星云图超分辨率重建方法-CN202010677892.4有效
发明人：张敬林;杨智鹏;刘普;薛珂 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的卫星云图超分辨率重建方法，制作并预处理卫星云图，得到高分辨率卫星云图数据集；将高分辨率卫星云图数据集划分为建模用训练数据集和测试数据集；构建并训练基于深度学习的卫星云图超分辨率重建模型；将低分辨率卫星云图输入训练后的卫星云图超分辨率重建模型中，得到高分辨率卫星云图。通过深度学习方法得到高精度的有细节的卫星云图高分辨率重建图像，取得比传统方法更具准确性和普适性的重建效果，能够通过低分辨率卫星云图获得高分辨率卫星云图，提高其实用性。
一种基于深度学习卫星云图分辨率重建方法

[发明专利]轻量化卫星云图神经网络训练方法以及降雨检测方法-CN202111147712.2在审
发明人：段书凯;李科;陈嘉壕;陈忠余;熊伟明;吴付军;包月辉;王丽丹 -专利权人：西南大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量化卫星云图神经网络训练方法以及降雨检测方法，包括卫星云图图像预处理流程以及神经网络的训练流程；卫星云图图像预处理流程包括：将卫星云图照片输入卫星云图照片集；通过与卫星云图相同时间的GPM降水分布图；对卫星云图照片中所有降水区域进行画框标记；将已标注的卫星云图进行图像阈值二值化操作；神经网络的训练流程包括：将卫星云图照片进行图像增强处理；建立轻量化目标检测算法M‑YOLOv4；获取对应的损失函数；将卫星云图图像输入到神经网络中，得到该算法推理后的结果；计算对应的损失函数的函数值，得出对应的权重值。本发明使用深度学习技术进行图像训练，用于获取卫星云图中的降水检测区域。
量化卫星云图神经网络训练方法以及降雨检测

[发明专利]一种卫星云图中云团运动矢量的确定方法-CN201610509675.8在审
发明人：王勃;刘纯;冯双磊;赵艳青;王铮;车建峰;靳双龙;胡菊;杨红英;张菲;马振强;姜文玲;宋宗鹏 -专利权人：中国电力科学研究院;国家电网公司;国网甘肃省电力公司
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星云图中云团运动矢量的计算方法，包括下述步骤A、卫星云图的处理，包括对卫星云图的图像增强处理和图像锐化处理；B、卫星云图的识别，包括对卫星云图图像进行预处理，采用阀值分割法把云块先从卫星云图中分割出来，然后利用数学形态学对云块进行进一步的处理；C、卫星云图运动矢量的计算。本发明可通过对卫星云图的图像处理，结合云层识别、云团像素子集划分及空间特征匹配等方法，实现对云层运动矢量的计算。
一种卫星云图云团运动矢量确定方法

[发明专利]一种基于深度学习的卫星云图外推方法-CN202211657656.1在审
发明人：成巍;姜宇航;李亚云;孙敬哲;高峰;刘厂 -专利权人：中国人民解放军61540部队;哈尔滨工程大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及气象技术领域，且公开了一种基于深度学习的卫星云图外推方法，包括：使用历史卫星观测数据构建气象卫星时间序列云图数据集；构建基于深度学习的卫星云图外推模型；根据构建的卫星时间序列云图数据集对该深度学习模型进行训练，得到卫星云图外推模型；将实时的卫星时间序列云图数据输入卫星云图外推模型，模型输出未来一段时间的卫星云图，从而实现卫星云图外推。本发明利用深度学习的时间和空间特征提取能力，基于历史卫星时间序列云图数据集训练模型，能够对实时的卫星云图数据进行时间序列预测，克服了现有技术不足。
一种基于深度学习卫星云图方法

[发明专利]卫星云图的预测方法、预测装置及可读存储介质-CN202110288614.4在审
发明人：唐红强 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星云图的预测方法、预测装置及可读存储介质，所述卫星云图的预测方法包括以下步骤：获取第一预设时间间隔内的历史卫星云图；对所述历史卫星云图做卷积运算得到所述第一预设时间间隔的学习图像以及第一时序特征；根据所述学习图像以及第一时序特征确定第二预设时间间隔内的预测卫星云图，提高了卫星云图的预测准确率。
卫星云图预测方法装置可读存储介质

[发明专利]卫星云图的预测方法、装置以及计算机可读存储介质-CN202110157314.2在审
发明人：唐红强 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了卫星云图的预测方法、装置以及计算机可读存储介质，方法包括：获取第一预设时间间隔内的第一数量的连续历史卫星云图；对每个所述历史卫星云图做卷积运算得到卷积图像；根据相邻时刻点的所述历史卫星云图对应的所述卷积图像确定第一运动矢量；根据所述卷积图像以及所述第一运动矢量确定第二预设时间间隔内的第二数量的连续预测卫星云图。本发明使得生成的预测卫星云图更加准确。
卫星云图预测方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于栅格数据处理的卫星云图渲染方法及终端-CN202210896440.4在审
发明人：王晶;洪水洁;黄凯悦 -专利权人：四创科技有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于栅格数据处理的卫星云图渲染方法及终端，获取卫星云图的原始数据；根据所述卫星云图的原始数据提取设定三个波段的卫星云图的温度值；根据设定的三个波段的温度值计算r、b、g通道的输入值；加权平均r、b、g通道的输入值以进行灰度化处理得到灰度云图数据；根据云图数据投影生成新的卫星云图。可以看出，其通过图层叠加融合处理，黑白卫星云图生成采用设定的三个波段融合处理，可最大程度的保存云图细节信息。
一种基于栅格数据处理卫星云图渲染方法终端

[发明专利]卫星云图分类方法及系统-CN202010024821.4有效
发明人：王春恒;徐健;肖柏华 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星云图分类方法及系统，所述分类方法包括：获取多幅参考卫星云图，每一参考卫星云图均有四通道参考红外图像；对各参考卫星云图的四通道参考红外图像中的每个像素位置进行标记分类，得到参考标签；根据各所述参考红外图像及对应的参考标签，进行建模，得到分类网络模型；根据所述分类网络模型，识别待处理卫星云图的四通道外红图像，得到对应的类别。本发明通过对多幅参考卫星云图进行标记分类，并根据参考卫星云图及参考标签进行建模，得到分类网络模型，根据所述分类网络模型可有效提高云图像分类的准确性，利于及时预警。
卫星云图分类方法系统

[发明专利]基于生成对抗网络和数值模式产品的仿真卫星云图生成方法-CN201911339907.X有效
发明人：程文聪;张文军;王志刚;邢平 -专利权人：中国人民解放军空军研究院战场环境研究所
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于生成对抗网络和数值模式产品的仿真卫星云图生成方法，包括：收集并整理得到同一时次、同一区域的卫星云图数据和数值模式分析场产品，构建训练数据集；根据所述训练数据集，构建基于深度生成对抗网络的仿真卫星云图生成模型并对模型进行训练；根据仿真卫星云图生成模型，以数值模式预报场产品作为模型输入，重构对应预报时次的仿真卫星云图并作为结果输出。通过本发明实现了由数值模式产品生成仿真卫星云图的目的。
基于生成对抗网络数值模式产品仿真卫星云图方法

[发明专利]一种光伏超短期预报方法、装置、电子设备和存储介质-CN202311027499.0在审
发明人：宋美洋;刘鲁宁;郭炜 -专利权人：北京东润环能科技股份有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种光伏超短期预报方法、装置、电子设备和存储介质，所述光伏超短期预报方法包括：获取地基云图数据和卫星云图数据；将所述地基云图数据输入至预先训练好的地基云图预报模型中，得到地基云图预报结果；将所述卫星云图数据输入至预先训练好的卫星云图预报模型中，得到卫星云图预报结果；将所述卫星云图预报结果输入至预先训练好的云体移动预测模型进行预测，得到基于卫星云图的第一移动预测结果；将所述地基云图预报结果输入至预先训练好的云体遮挡预测模型进行预测，得到基于地基云图的第一遮挡预测结果；将所述第一移动预测结果和所述第一遮挡预测结果输入至预先训练好的光伏超短期预报模型中，得到光伏超短期预报结果。
一种光伏超短期预报方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质-CN202211210892.9在审
发明人：张家福;于莉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明设计一种基于广义非线性卷积神经网络的卫星云图识别方法、装置及介质，能实时、高效的识别出卫星云图的云况信息。本方法将标记好的卫星云图输入到网络中，采用广义非线性卷积学习复杂的解空间，将输出的标签与卫星云图的真实标记输入到损失函数中进行梯度回传，训练整个网络模型，最后将实时获取的卫星云图经过预处理，输入到网络中进行识别广义非线性卷积能自适应的寻找最优解，避免特定算子的解空间单调的局限性，能够精准识别卫星云图的云况信息，具有高精度、高时效性的特点。
一种基于广义非线性卷积神经网络卫星云图识别方法装置介质

[发明专利]一种模型训练方法、装置、预估辐射强度的方法及装置-CN201911100864.X在审
发明人：袁杰;张杰;罗华刚;李犇;于皓;陈秀坤;高古明 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种模型训练方法、装置、预估辐射强度的方法及装置，预估辐射强度的方法包括：获取预设数量的卫星云图及对应的卫星云图的光照辐射强度实际值；分别生成各卫星云图的颜色强度值矩阵；通过预设的神经网络对生成的卫星云图的颜色强度值矩阵和对应的光照辐射强度实际值进行训练，获得用于预估光照辐射强度的辐射强度预估模型；将需确定光照辐射强度的区域的卫星云图，输入至所述辐射强度预估模型中，获得光照辐射强度预估值；其中，所述颜色强度值矩阵包括：由卫星云图包含的像素点中各颜色通道的强度值组成的矩阵本发明实施例通过卫星云图进行光照辐射强度的获取，降低了物理设备的部署数量，提升了光照辐射强度的获取效率。
一种模型训练方法装置预估辐射强度

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