[發(fā)明專利]氣象圖像預(yù)測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011156056.8
• 申請(qǐng)日: 2020-10-26
• 公開（公告）號(hào): CN112348062A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 常亞楠
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海眼控科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 姜曉云

1.一種氣象圖像預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待預(yù)測(cè)氣象圖像；

識(shí)別所述待預(yù)測(cè)氣象圖像對(duì)應(yīng)的圖像類別；

根據(jù)所述圖像類別匹配對(duì)應(yīng)類型的圖像預(yù)測(cè)算法；

根據(jù)匹配到的所述圖像預(yù)測(cè)算法對(duì)所述待預(yù)測(cè)氣象圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取初始?xì)庀髨D像；

識(shí)別各所述初始?xì)庀髨D像的初始圖像類別；

根據(jù)所述初始圖像類別對(duì)各所述初始?xì)庀髨D像進(jìn)行類別標(biāo)注得到訓(xùn)練集；

利用所述訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練得到圖像類別識(shí)別算法；

所述識(shí)別所述待預(yù)測(cè)氣象圖像對(duì)應(yīng)的圖像類別，包括：

根據(jù)所述圖像類別識(shí)別算法，對(duì)各所述待預(yù)測(cè)氣象圖像的類別進(jìn)行識(shí)別得到所述待預(yù)測(cè)氣象的圖像類別。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始?xì)庀髨D像包括至少兩個(gè)初始區(qū)域子圖；所述根據(jù)所述初始圖像類別對(duì)各所述初始?xì)庀髨D像進(jìn)行類別標(biāo)注得到訓(xùn)練集，包括：

當(dāng)所述初始?xì)庀髨D像的各所述初始區(qū)域子圖對(duì)應(yīng)為不同的圖像類別時(shí)，根據(jù)不同的所述圖像類別分別對(duì)所述初始區(qū)域子圖進(jìn)行類別標(biāo)注，得到各所述初始區(qū)域子圖對(duì)應(yīng)的初始區(qū)域標(biāo)注數(shù)據(jù)；

根據(jù)各所述初始區(qū)域標(biāo)注數(shù)據(jù)得到所述初始?xì)庀髨D像對(duì)應(yīng)的初始圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)；

根據(jù)多個(gè)初始?xì)庀髨D像的所述初始圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)得到訓(xùn)練集。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始?xì)庀髨D像包括至少兩個(gè)的初始區(qū)域子圖；所述根據(jù)所述初始圖像類別對(duì)各所述初始?xì)庀髨D像進(jìn)行類別標(biāo)注得到訓(xùn)練集，包括：

當(dāng)所述初始?xì)庀髨D像的所述初始區(qū)域子圖對(duì)應(yīng)為不同的圖像類別時(shí)，獲取各所述初始區(qū)域子圖對(duì)應(yīng)的降雨強(qiáng)度指標(biāo)；

將所述降雨強(qiáng)度指標(biāo)最大的所述初始區(qū)域子圖對(duì)應(yīng)的圖像類別提取為所述初始?xì)庀髨D像的圖像類別；

根據(jù)提取到的所述圖像類別對(duì)所述初始?xì)庀髨D像進(jìn)行類別標(biāo)注得到所述初始?xì)庀髨D像的初始圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)；

根據(jù)多個(gè)初始?xì)庀髨D像的初始圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)得到標(biāo)注集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述待預(yù)測(cè)氣象圖像包括至少兩個(gè)的待預(yù)測(cè)區(qū)域子圖；所述根據(jù)所述圖像類別匹配對(duì)應(yīng)類型的圖像預(yù)測(cè)算法，包括：

當(dāng)所述待預(yù)測(cè)氣象圖像的所述待預(yù)測(cè)區(qū)域子圖對(duì)應(yīng)為不同的預(yù)測(cè)圖像類別時(shí)，根據(jù)各所述預(yù)測(cè)圖像類別匹配對(duì)應(yīng)類型的圖像預(yù)測(cè)算法；

所述根據(jù)匹配到的所述圖像預(yù)測(cè)算法對(duì)所述待預(yù)測(cè)氣象圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)圖像，包括：

根據(jù)匹配到的各所述圖像預(yù)測(cè)算法對(duì)各所述待預(yù)測(cè)區(qū)域子圖進(jìn)行預(yù)測(cè)得到區(qū)域預(yù)測(cè)子圖；

根據(jù)各所述區(qū)域預(yù)測(cè)子圖得到所述待預(yù)測(cè)氣象圖像對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取氣象圖像序列；

利用多種類別的圖像預(yù)測(cè)算法對(duì)所述氣象圖像序列的下一時(shí)序氣象圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)氣象圖像；

獲取所述氣象圖像序列中的真實(shí)的下一時(shí)序氣象圖像；

計(jì)算各所述圖像預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)得到的所述預(yù)測(cè)氣象圖像與所述真實(shí)氣象圖像的差異；

將所述差異最小的圖像預(yù)測(cè)算法提取為所述氣象圖像序列對(duì)應(yīng)的圖像預(yù)測(cè)算法，并將所述氣象圖像序列的類別與匹配的所述圖像預(yù)測(cè)算法對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取模擬圖像；

對(duì)所述模擬圖象進(jìn)行圖像處理，得到具有時(shí)序變化的模擬圖像序列；

利用多種類型的圖像預(yù)測(cè)算法對(duì)所述模擬圖像序列的下一時(shí)序圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)模擬圖像；

獲取真實(shí)模擬圖像；其中，所述真實(shí)模擬圖像為所述模擬圖像序列中的下一時(shí)序圖像；

計(jì)算各所述圖像預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)得到的所述預(yù)測(cè)模擬圖像與所述真實(shí)模擬圖像的差異；

將所述差異最小的圖像預(yù)測(cè)算法提取為與所述模擬圖像對(duì)應(yīng)的圖像預(yù)測(cè)算法，并所述模擬圖像的圖像類別與匹配的所述圖像預(yù)測(cè)算法對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)。