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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明属于但不限于气象技术领域，尤其涉及一种基于无人机视频的降水定量估计方法及系统，以无人机自带的视觉传感器为突破口，采用计算机视觉、深度学习等方法，建立基于无人机视频的降水定量估计方法，该方法充分利用无人机自载的感知和计算资源，在无人机终端实现周边区域降水事件的感知。本专利实现了无人机对飞行区降水信息的自给自足，具有实时、灵敏、高效的优势，有效缓解了对高质量降水数据的迫切需求，为提高无人机安全飞行、飞行路径规划、任务管理等提供技术支持。
主权项：1.一种基于无人机视频的降水定量估计方法，其特征在于，包括：S1：无人机状态初始化；获取无人机坐标、无人机摄像头的视频流；S2：无人机视频预处理，对无人机视频进行下采样操作，采样后无人机视频的图像分辨率降低至300×300，通过下采样减少后续图像处理和计算的能耗；S3：降水的图像空间特征提取模型：采用MobileNetV2深度学习模型作为图像空间特征提取的基础框架；S4：降水的时序变化特征提取模型：以所得的图像空间特征为输入，通过BI-LSTM层挖掘降水的时序变化特征；BI-LSTM通过使用两个独立的LSTM网络处理前向和后向的顺序数据；S5：无人机视频降水量化模型：用4个全连接层将降水空间特征与降水时序特征相融合，使用线性回归实现降水强度的回归；获取降水强度后，通过计算的降水强度与持续时间相乘，获得累计降水量；S6：模型的训练数据集制作：为了所构建深度学习模型的训练与测试构建一套降水无人机视频数据集；S7：降水信息发布与管理：通过自身的4G5G通信模块，将位置、降水强度、降水量信息反馈给决策中心，决策中心根据降水情况采取下一步行动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于无人机视频的降水定量估计方法及系统
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