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24小时咨询热线摘 要：本发明公开一种基于深度学习的强对流天气雷达图识别模型及方法，首先根据雷达基数据中回波反射率因子生成反射率图像，对强对流天气的雷达图像样本进行分析，提取风暴单体的图像特征，结合常用气象因子建立样本图像特征数据库，然后，采用深度学习建立雷达图像自动标注系统框架，利用FasterR‑CNN模型自动识别并对其进行分类，最后采用改进的双向ConvST‑LSTM来存储时间和空间信息，同步进行轨迹识别强对流天气现象的移动；本发明充分考虑强对流天气分型特征以及气象要素的影响因子，采用改进的双记忆递归单元存储时间和空间信息，增加相邻状态之间的转换深度，提高处理短期变化的能力，从而提高模型对雷达图像的识别能力。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN202110714050.6 | 专利名称： | 一种基于深度学习的强对流天气雷达图识别模型及方法 |
| 申请日： | 2021-06-25 | 申请/专利权人 | 成都信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路一段24号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06T7/00搜分类 通讯 通信技术 气 深度学习搜索 |
| 公开/公告日： | 2022-05-06 | 转让价格： | 面议 |
| 公开/公告号： | CN113344902B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 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 |
| 2022/05/06 | 授权 | |
| 2021/09/21 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 202110714050.6 申请日: 2021.06.25 |
| 2021/09/03 | 公开 |
