发明专利 已授权

基于多源模态融合深度学习的高分辨雨情分析生成方法

📄 申请号:CN202411607038.5 📄 发布日:2026/08/18

著录项目信息

申请日
2024-11-12
公开号
CN119128448B
公开日
2025-03-25
申请人
南京信息工程大学,南京气象科技创新研究院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

气象预报, 降水监测, 农业气象, 智慧城市, 灾害预警

摘要

本发明公开了基于多源模态融合深度学习的高分辨雨情分析生成方法,方法包括:基于与雨情相关的多源数据集,得到多物理量数据集,并建立无量纲化的多模态特征因子库;对损失函数进行多维度非等权处理,构建多尺度空间转换模型MF‑ST‑Unet;模型训练后最终生成逐小时区域高分辨率雨情分析数据集;基于训练好的MF‑ST‑Unet模型,通过迁移学习知识蒸馏,得到应用于覆盖整体区域的高分辨率雨情分析数据集。本发明能够快速有效生成高空间分辨率的均匀网格雨情分析,且较传统方法更加客观、准确;充分考虑雨情的多尺度特征及降水量级的差异,实现高分辨率客观雨情数据获取,提高雨情检测能力和灾害防范精准性,具有极强的应用价值。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20250325
✅ 授权
20241231
?? 实质审查的生效 :
20241213
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:15 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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