[发明专利]一种智能图像识别云状系统及方法

说明书

本发明属于气象技术领域，具体涉及一种智能图像识别云状系统及方法。包括：云图预处理单元、云图训练单元、云图特征结构提取单元、云图分类单元和支持向量机；所述云图预处理单元包括：强度分层单元和云团提取单元；所述强度分层单元，用于对云图进行强度分层；所述云团提取单元，用于对强度分层得到的色斑图进行云团提取；云团预处理单元信号连接于云团训练单元；具有准确率高、效率高和智能化程度高的优点。

技术领域

本发明属于气象技术领域，具体涉及一种智能图像识别云状系统及方法。

背景技术

云的形成和演变是大气中发生错综复杂的物理过程的具体表现之一。云的形态、分布及其变化标志着大气运动的状况，并能作为天气变化的征兆。云的自动观测是世界气象组织和中国气象局关注的问题，并且中国气象局《综合气象观测研究计划》已将其列为优先研究主题。

云状是重要的气象要素，在天气预测、现场保障、航空航天和气候研究中有重要作用。一名有经验的观测员可以在白天较好地进行云状的判断，但夜间，尤其暗夜的判断难以有效进行。此外，培养有经验的观测员需要较长时间和较大费用，观测员由于水平不一造成数据误差较大。研究云状自动识别对于提高地面气象要素自动化观测水平，全面实现气象要素自动化观测有促进作用。

随着技术的不断发展，地基测云仪器得到了很好的改进，云量和云底高目前基本能实现仪器自动测量，但云状自动识别一直是云的自动观测的难点，未能得到有效解决。其主要原因在于，云体本身是不断运动和变化的，观测员可以根据云的形态、颜色、轮廓、范围、云的演变物理过程以及与云有关的天气系统的性质等等对云状进行综合判别，但计算机进行图像识别时，以传统的纹理特征提取方法很难对这些复杂的特征进行行之有效的描述，从而造成自动识别较为困难。。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种智能图像识别云状系统及方法，具有准确率高、效率高和智能化程度高的优点。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种智能图像识别云状系统，包括：云图预处理单元、云图训练单元、云图特征结构提取单元、云图分类单元和支持向量机；所述云图预处理单元包括：强度分层单元和云团提取单元；所述强度分层单元，用于对云图进行强度分层；所述云团提取单元，用于对强度分层得到的色斑图进行云团提取；云团预处理单元信号连接于云团训练单元；所述云团训练单元对云团预处理单元预处理后的云图进行训练，得到云图训练集，同时，使用分层方法分解训练后的云图，得到每张云图的多尺度图像；所述云图特征提取单元，用于提取云图的多尺度结构特征；所述云图分类单元，应用所述支持向量机对所述云图训练集进行分类，得到最终的识别结果。

进一步的，所述强度分层单元，对云图进行强度分层的方法执行以下步骤：确定云图对应的灰度图中的灰度值；对云图进行强度分层。

进一步的，所述确定云图对应的灰度图中的灰度值的方法包括：设定不同层云图的图像密度为三维函数：(x，y，f(x，y))表示，其中x和y决定云图对应的灰度图中像素值的位置，f(x，y)为云图对应的灰度图中的灰度值，设灰度图的灰度级为[0，Lmax_l]，Lmax为灰度级最大值;假设垂直于强度轴的P个平面分别定义为li，l2，...，1p，其中0<P<Lmax-l；强平面将灰度级分为P+1个强度间隔Vi，V2，…Vk，…Vp+i，则f(x，y)表示为：f(x，y)=ck，其中，ck为第k级强度间隔Vk的有关颜色。