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[发明专利]点云图修补方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110951779.5有效
发明人：胡亘谦;黄雪峰;杨超;赵佳南 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种点云图修补方法、装置、电子设备和存储介质。获取对物体进行拍摄所得到的残缺点云图及系统预设的数模点云图；将数模点云图转换到残缺点云图所在的坐标系中，获得转换点云图；在残缺点云图所在的坐标系中，计算转换点云图偏离残缺点云图的位移偏差向量；根据位移偏差向量在残缺点云图所在的坐标系中移动转换点云图；判断移动后的转换点云图是否与残缺点云图重合；在移动后的转换点云图与残缺点云图重合时，在转换点云图中确定残缺点云图相对于转换点云图残缺的点云块；利用点云块填补残缺点云图，生成所述物体的修复点云图。采用本发明提供的方案能对复杂物体点云图中的残缺部分进行修补，修补准确率高，更贴近物体本身的形貌。
云图修补方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度跨尺度外推融合的卫星云图预测方法-CN202011483471.4有效
发明人：程文聪;王志刚;王攀峰;邢平;张文军 -专利权人：中国人民解放军93213部队
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度跨尺度外推融合的卫星云图预测方法，包括：构建训练集观测云图序列；对训练集观测云图序列中的观测云图进行尺寸比例调整，得到训练集多尺度云图序列；将训练集多尺度云图序列输入至深度预测网络进行训练获取多尺度深度预测模型参数；将训练集观测云图序列作为输入，由多尺度深度预测模型输出训练集多尺度预测云图；将训练集多尺度预测云图放大至观测云图的尺寸得到训练集调整预测云图；获取多尺度预测云图融合模型参数；将实时观测云图序列作为运行数据输入多尺度深度预测模型和多尺度预测云图融合模型，输出预测结果云图。本发明可以实现对卫星云图序列高清晰度、高准确度的预测。
一种基于深度尺度融合卫星云图预测方法

[发明专利]一种基于Yolo的气象卫星云图目标检测方法-CN202110783150.4有效
发明人：何丽莉;付豪;白洪涛;曹英晖 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Yolo的气象卫星云图目标检测方法，包括：一、提取出多张红外云图和多张可见光云图；二、统计可见光云图中的无效信息，根据可见光云图中的无效信息占比将多张可见光云图划分为：第一可见光云图、第二可见光云图和第三可见光云图；其中，第一可见光云图的无效信息占比ψ1满足ψ1＜ψmin；第二可见光云图的无效信息占比ψ2满足ψmin≤ψ2≤ψ；ψmin为无效信息阈值下限，ψmax为无效信息阈值上限；三、将第一可见光云图与其对应的红外云图进行融合，得到融合云图；将与第一可见光云图相对应的红外云图、融合云图以及第三可见光云图组成待检测云图集；四、采用Yolo算法对检测云图集中的云图进行目标检测，识别出云图中的典型天气现象。
一种基于 yolo 气象卫星云图目标检测方法

[发明专利]云图图像预测准确性的评估方法、装置、设备及存储介质-CN201911077493.8在审
发明人：周康明;姚广 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本申请提供一种云图图像预测准确性的评估方法、装置、设备及存储介质，实现方案包括：获取至少两幅实际云图图像，以及与实际云图图像对应的预测云图图像；根据预设规则分别确定实际云图图像、预测云图图像的质心；根据实际云图图像的质心确定实际移动信息，根据预测云图图像的质心确定预测移动信息；根据实际移动信息、预测移动信息评估预测云图图像是否准确。本申请提供的方法、装置、设备及存储介质中，根据至少两幅云图图像中的质心，确定这些云图图像中质心的移动信息，再比对实际云图图像中的质心移动信息以及预测云图图像中的质心移动信息，能够确定出预测云图图像中云的移动与实际云图图像中云的移动差异，从而评估预测云图是否准确。
云图图像预测准确性评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于图像识别的气象云图处理系统及方法-CN202310484982.5有效
发明人：高飞;武云霞;黄兆霆;陈吟晖;黄铜;王东方;曹侃;王绍武;李杨杨;朱剑玲;刘镇 -专利权人：中科三清科技有限公司;陕西省环境监测中心站;北京中科三清环境技术有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的气象云图处理系统及方法，首先基于同一区域，获取两种形式的待显示气象云图，即第一待显示气象云图和第二待显示气象云图；通过第一待显示气象云图生成红外气象云图；通过第二待显示气象云图生成可见光气象云图，然后将红外气象云图及可见光气象云图依次进行对齐、预处理、配准后通过基于IHS变换的图像融合方法进行融合获取融合气象云图。
一种基于图像识别气象云图处理系统方法

[发明专利]一种智能图像识别云状系统及方法-CN202210464518.5在审
发明人：赵妙文;杨晓光;贾久刚;郭丽丽 -专利权人：河北冀云气象技术服务有限责任公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：包括：云图获取单元、云图预处理单元、云图特征结构提取单元、云团训练单元、云图分类单元和支持向量机，云图获取单元包括CCD镜头，云图预处理单元用于对云团图像进行预处理，云图特征结构提取单元包括：图像纹理特征提取单元、图像结构特征提取单元，云团训练单元对云图预处理单元预处理后的云图图像进行训练，并得到云图训练集，同时，使用阈值分割法分割训练后的云图图像，得到每张云图的分割图像，应用支持向量机对云图图像进行分类，得到最终的识别结果
一种智能图像识别云状系统方法

[发明专利]预测结果评价方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN201911006082.X在审
发明人：周康明;魏文韬 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供预测结果评价方法、装置、计算机设备及可读存储介质，该方法包括：对初始云图矩阵中的像素值配置相应的标签数值，得到初始云图标签矩阵，遍历所有初始云图标签矩阵中的标签数值，得到有效区域面积集，根据所述有效区域面积集得到云图消散度，根据所述初始云图矩阵，得到云图模糊度数据集，根据所述云图模糊度数据集，得到云图模糊变化度，通过所述云图消散度以及所述云图模糊变化度，得到云图衰减度；该方法可以对预测到的雷达云图数据进行处理，得到雷达云图的消散度
模糊度衰减度消散矩阵有效区域面积准确度标签矩阵预测结果变化度数据集标签雷达可读存储介质计算机设备模糊评估预测云图数据整体预测遍历像素预测配置申请

[发明专利]一种超短期辐照度预测方法及装置-CN202310813041.1在审
发明人：姜华;胡琼;翁捷 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该预测方法包括：获取用于对地基云图进行分类的分类模型、用于预测地基云图的预测模型、当前时刻的地基云图和历史时刻的地基云图；其中，所述历史时刻的地基云图包括多个不同时刻的地基云图；所述分类模型包含地基云图、时间与辐照度的匹配关系；将所述当前时刻的地基云图和所述历史时刻的地基云图，输入所述预测模型获取预测地基云图；其中，所述预测地基云图为未来某时刻的地基云图；基于所述分类模型，对所述预测地基云图进行分类匹配
一种短期辐照预测方法装置

[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]一种基于双分支残差神经网络的卫星云图检索方法-CN202211400418.2在审
发明人：胡天娇;金柱璋;姚婉欣;吕介之;金炜 -专利权人：宁波大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双分支残差神经网络的卫星云图检索方法，涉及气象卫星遥感云图检索技术领域，本方法包括步骤S1：收集Himawari‑8卫星云图并构建历史云图库，从历史云图库中任选取一张云图作为锚样本，将与其同类云图以及非同类云图分别组成正样本集和负样本集；S2：利用锚样本与正样本集和负样本集中各样本组建三元组开展度量学习，训练双分支残差神经网络，并将训练后的双分支残差神经网络用于云图的特征提取，作为历史云图库中云图的特征本方法能够克服传统深度特征难于刻画不同类别卫星云图的类内差异性和类间相似性问题，提高网络对云图的分辨能力。
一种基于分支神经网络卫星云图检索方法

[发明专利]一种基于点云的物体检测方法、装置、设备及介质-CN202211412665.4在审
发明人：钟权;邵俊;路伟欣;王骏荣;张学钢;刘浩;吕照亮;胡江玉;黄炎 -专利权人：联宝（合肥）电子科技有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于点云的物体检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取包括检测对象的目标装置的模板点云图像和实物点云图像，模板点云图像中的点为标准点，实物点云图像中的点为实物点；对模板点云图像和实物点云图像进行点云配准；从模板点云图像中提取包含检测对象点云的模板子点云图像，从实物点云图像中提取包含检测对象点云的实物子点云图像；确定模板子点云图像中的标准点所对应的实物子点云图像中的实物点，并确定该标准点和对应的实物点之间的距离；将大于预设的第一阈值的距离对应的实物子点云图像中的实物点标记为误差点，根据误差点确定检测对象的检测结果。
一种基于物体检测方法装置设备介质

[发明专利]基于变分自编码的台风云图外推方法、系统、设备和介质-CN202211298906.7有效
发明人：谭金凯 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于变分自编码的台风云图外推方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取卫星云图数据和历史台风最佳路径数据，并根据卫星云图数据和历史台风最佳路径数据，构建台风云图外推数据集；根据台风云图外推数据集，构建得到台风云图外推预测模型；所述台风云图外推预测模型包括依次连接的变分自编码器、解码器和三维点云重采样器；获取待预测台风的初始卫星云图数据，并将初始卫星云图数据输入台风云图外推预测模型，得到对应的云图预测结果本发明从“数据驱动”的角度出发，挖掘出卫星云图的多种潜在特征，不仅操作过程方便简单，而且能实现更高效、更精准地台风云图外推预测。
基于编码台风云图方法系统设备介质

[发明专利]一种地基数字云图的纹理特征抽取和检索方法-CN200910238522.4无效
发明人：吕伟涛;李清勇;杨俊 -专利权人：中国气象科学研究院;北京交通大学
申请日： 2009-11-26 - 公布日： 2010-11-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种地基数字云图的纹理特征抽取和检索方法，包括抽取方法和检索方法，抽取方法包括：将彩色RGB三通道的地基数字云图转换为单通道的像素类别图；通过分析像素类别图和建立共生矩阵，得到共生矩阵的直方图向量；合并多个像素类别共生矩阵的直方图向量，构建地基数字云图的纹理特征向量；将纹理特征向量保存到云图数据库。检索包括：按照上述的特征抽取方法抽取样例云图的纹理特征；依次计算样例云图的纹理特征和云图数据库中每一幅云图的纹理特征之间的相似性；把最相似的若干云图作为检索结果显示。本发明能够自动分析和抽取地基数字云图的有效纹理特征，自动从云图数据库中检索出与样例云图相似的结果云图。
一种地基数字云图纹理特征抽取检索方法

[发明专利]地基云图识别模型训练方法及地基云图识别方法-CN202010560153.7在审
发明人：段向军;朱方园 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种地基云图识别模型训练方法及地基云图识别方法，地基云图识别模型训练方法包括：建立包括多种云类别的地基云图样本库；搭建卷积神经网络AlexNet；利用ImageNet图像样本库对AlexNet网络进行预训练；从地基云图样本库中选择训练集样本，对预训练的地基云图识别模型进行倒推分层微调，保存倒推分层微调过程中对应不同微调阶段的多个优化后地基云图识别模型；从地基云图样本库中选择验证集样本，对所述多个优化后地基云图识别模型进行准确率验证，将其中准确率最高的作为最终地基云图识别模型。利用本发明的地基云图识别模型能够对多种地基云图进行智能化识别，提高云识别的范围和识别精度。
地基云图识别模型训练方法

[发明专利]基于图像识别的地基云台气象智能监测装置及其方法-CN202310704765.2在审
发明人：钱炜;张琪;姜淘浪 -专利权人：江苏泽宇智能电力股份有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：在该智能监测方法中，首先通过全天空成像仪采集地基云图，接着，对所述地基云图进行图像预处理以得到预处理后地基云图，然后，从所述预处理后地基云图中提取地基云图局部特征图，接着，从所述地基云图局部特征图中提取地基云图全局特征图，然后，基于所述地基云图局部特征图和所述地基云图全局特征图，生成云图特征向量，最后，基于所述云图特征向量，确定云类别标签。
基于图像识别地基气象智能监测装置及其方法

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