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| 专利/申请号： | CN202310989544.4 | 专利名称： | 基于深度学习的可见光合成云图海上强对流云团识别方法 |
| 申请日： | 2023-08-08 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06V20/13分类检索 其他专利转让搜索 |
| 公开/公告日： | 2023-11-21 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN116778354B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要：本发明公开了一种基于深度学习的可见光合成云图海上强对流云团识别方法，步骤如下：收集FY‑4B静止气象卫星数据进行预处理操作；采用红外水汽通道差法并进行人工目视判译标记强对流云团，统计强对流云团在不同通道差异，构建强对流云团数据集；训练深度神经网络；将原始静止卫星反射通道云图传入深度神经网络，得到强对流云团识别结果。本发明能够降低卷云误判为对流云的像元，能够从反射通道合成图像快速监测海上强对流云团，为强对流天气短临预报提供更精准的监测方法，对进一步提高海上强对流云团监测识别具有十分重要的意义。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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