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申请/专利权人：中科三清科技有限公司;王玲玲
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的锋线识别方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取并预处理待识别区域在一段时间内的原始气象数据，得到锋线区域定位图像以及锋线回归图像；将锋线区域定位图像输入预先训练的锋线区域定位模型中，输出锋线区域图；在锋线回归图像中抠取锋线区域图对应的区域，得到目标区域图；将目标区域图输入预先训练的锋线回归模型中，输出多个回归点；顺序连接多个回归点，得到待识别区域的目标锋线。本申请利用预先训练的锋线区域定位模型对锋线区域进行定位，通过预先训练的锋线回归模型可在锋线区域中确定出构成锋线的多个回归点，该算法部署灵活，可通过样本数据不断优化模型，使得模型的性能越来越好，可提升锋线识别精确度。
主权项：1.一种基于机器学习的锋线识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取并预处理待识别区域在一段时间内的原始气象数据，得到锋线区域定位图像以及锋线回归图像；其中，所述获取并预处理待识别区域在一段时间内的原始气象数据，得到锋线区域定位图像以及锋线回归图像，包括：获取待识别区域在一段时间内的原始气象数据；根据所述原始气象数据，构建所述待识别区域的地面风场格点数据集合、预设大气压高度层的目标风场格点数据集合、地面等压线集合、地面等温线集合以及预设大气压高度层的目标等温线集合；根据所述地面风场格点数据集合、目标风场格点数据集合、地面等压线集合以及目标等温线集合，生成锋线区域定位图像；将所述地面等压线集合、地面等温线集合、地面风场格点数据集合投影到平面图像上，得到锋线回归图像；将所述锋线区域定位图像输入预先训练的锋线区域定位模型中，输出所述锋线区域定位图像对应的锋线区域图；在所述锋线回归图像中抠取所述锋线区域图对应的区域，得到目标区域图；将所述目标区域图输入预先训练的锋线回归模型中，输出所述目标区域图对应的多个回归点；顺序连接所述多个回归点，得到所述待识别区域的目标锋线。
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百度查询： 中科三清科技有限公司 王玲玲 基于机器学习的锋线识别方法、装置、存储介质及终端
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