[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)的氣象AI平臺

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910351317.2
• 申請日: 2019-04-28
• 公開（公告）號: CN110119002A
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 許飛;張超勇;許國良;林文文
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢企鵝能源數(shù)據(jù)有限公司
• 主分類號: G01W1/02
• 分類號: G01W1/02;G06F16/29;G06F16/951;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 廉海濤

本發(fā)明提供基于大數(shù)據(jù)的氣象AI平臺，氣象AI平臺包括硬件層、系統(tǒng)層、軟件接口層以及氣象服務(wù)層；所述氣象服務(wù)層包括：智能客戶端和智能天氣模型；所述智能天氣模型用于基于所述氣象地理信息數(shù)據(jù)中預(yù)報區(qū)域最近設(shè)定時長內(nèi)的氣象分析場序列，并輸入到基于已訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到預(yù)報區(qū)域的自當前時刻開始的預(yù)報時長內(nèi)的天氣預(yù)報場序列，其中，最近設(shè)定時長內(nèi)的氣象分析場序列為：從當前時刻往前設(shè)定時長內(nèi)的氣象分析場序列；所述智能客戶端用于實現(xiàn)所述氣象AI平臺與外部智能設(shè)備之間的數(shù)據(jù)交互。預(yù)測結(jié)果更加準確，這種預(yù)測結(jié)果可以與模式預(yù)報的結(jié)果一起作為預(yù)報員預(yù)報的參考依據(jù)，使得預(yù)報員能做出更為準確的天氣預(yù)報。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及天氣分析技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及基于大數(shù)據(jù)的氣象AI平臺。

背景技術(shù)

天氣變化與人們的生產(chǎn)活動、社會活動、軍事活動以及日常生活都有著十分密切的關(guān)系。一直以來，人們總是想方設(shè)法去預(yù)測未來的天氣變化，以利用有利的天氣，同時提前預(yù)防不利天氣帶來的氣象災(zāi)害。

隨著我國的發(fā)展，氣象越來越受到人們的重視，氣象與我們的生活息息相關(guān)，在生活中必不可少的需要使用到各種的氣象信息，目前人們通常都是通過一些平臺來獲取關(guān)于氣象的信息，但是現(xiàn)有的平臺由于對氣象數(shù)據(jù)的龐大，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)進行集中儲存，由于存儲了大規(guī)模的氣象數(shù)據(jù)，導(dǎo)致用戶在需要對數(shù)據(jù)進行查詢時，對數(shù)據(jù)的查詢過程非常緩慢，浪費了大量的時間。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于大數(shù)據(jù)的氣象AI平臺。

本發(fā)明實施例提供基于大數(shù)據(jù)的氣象AI平臺，氣象AI平臺包括硬件層、系統(tǒng)層、軟件接口層以及氣象服務(wù)層；

所述硬件層采用嵌入式硬件，包括：存儲器和CPU，所述存儲器與所述CPU連接；所述存儲器用于存儲氣象地理信息數(shù)據(jù)；

所述系統(tǒng)層采用linux定制化系統(tǒng)，用于實現(xiàn)所述氣象AI平臺的定制化；

所述軟件接口層包括：數(shù)據(jù)獲取模塊、中間件、ROS系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸接口以及通用功能模塊；

所述數(shù)據(jù)獲取模塊通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或者物聯(lián)網(wǎng)天氣傳感器設(shè)備獲取到海量的氣象地理信息數(shù)據(jù)；

所述中間件用于將接收的不同格式的氣象地理信息數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；所述氣象地理信息數(shù)據(jù)主要包括氣象屬性信息數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的地理空間信息數(shù)據(jù)，還包括氣象業(yè)務(wù)信息數(shù)據(jù)；

所述ROS系統(tǒng)用于實現(xiàn)各種硬件接口的數(shù)據(jù)采集以及發(fā)送接口的統(tǒng)一；

所述數(shù)據(jù)傳輸接口用于實現(xiàn)所述氣象AI平臺與云服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸；

所述通用功能模塊用于負責提供通用功能的具體實現(xiàn)；

所述氣象服務(wù)層包括：智能客戶端和智能天氣模型；所述智能天氣模型用于基于所述氣象地理信息數(shù)據(jù)中預(yù)報區(qū)域最近設(shè)定時長內(nèi)的氣象分析場序列，并輸入到基于已訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到預(yù)報區(qū)域的自當前時刻開始的預(yù)報時長內(nèi)的天氣預(yù)報場序列，其中，最近設(shè)定時長內(nèi)的氣象分析場序列為：從當前時刻往前設(shè)定時長內(nèi)的氣象分析場序列；所述智能客戶端用于實現(xiàn)所述氣象AI平臺與外部智能設(shè)備之間的數(shù)據(jù)交互。

作為優(yōu)選的，所述氣象服務(wù)層還包括氣象GIS服務(wù)、氣象GIS組件、地圖容器、氣象GIS服務(wù)器、氣象GIS服務(wù)管理器和氣象GIS集群服務(wù)器。

作為優(yōu)選的，所述linux定制化系統(tǒng)采用基于squashfs的只讀文件系統(tǒng)，包括：

只讀分區(qū)、加密分區(qū)和可寫分區(qū)；

所述只讀分區(qū)用于存儲所述智能客戶端和智能天氣模型；

所述加密分區(qū)用于存儲所述智能客戶端和智能天氣模型運行所需的關(guān)鍵模型及參數(shù)文件；