[发明专利]风场数据处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种风场数据处理方法，其特征在于，包括：

将初始风场数据转换为低分辨率灰度数据；

将所述低分辨率灰度数据输入超分辨率神经网络，获得高分辨率灰度数据；其中，所述高分辨率是所述低分辨率的N倍，且N1；

根据所述高分辨率灰度数据获取目标风场数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风场数据包括水平方向风场数据和竖直方向风场数据；

将初始风场数据转换为低分辨率灰度数据，包括：

将初始水平方向风场数据转换为低分辨率水平方向灰度数据；将初始竖直方向风场数据转换为低分辨率竖直方向灰度数据；

相应的，将所述低分辨率灰度数据输入超分辨率神经网络，获得高分辨率灰度数据，包括：

将所述低分辨率水平方向灰度数据输入所述超分辨率神经网络，获得高分辨率水平方向灰度数据；将所述低分辨率竖直方向灰度数据输入所述超分辨率神经网络，获得高分辨率竖直方向灰度数据；

相应的，根据所述高分辨率灰度数据获取目标风场数据，包括：

将所述高分辨率水平方向灰度数据转换为目标水平方向风场数据；将所述高分辨率竖直方向灰度数据转换为目标竖直方向风场数据；

将所述目标水平方向风场数据和所述目标竖直方向风场数据合成为目标风场数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述风场数据由风速矩阵构成，所述灰度数据由灰度值矩阵构成；在将初始风场数据转换为低分辨率灰度数据之前，还包括：

获取风速的第一取值范围及灰度值的第二取值范围；

根据所述第一取值范围与所述第二取值范围确定风速与灰度值间的映射关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将初始风场数据转换为低分辨率灰度数据，包括：

根据所述映射关系将初始水平方向风场数据对应的风速矩阵中的每个水平方向风速转换为灰度值，获得低分辨率水平方向灰度数据；

根据所述映射关系将初始竖直方向风场数据对应的风速矩阵中的每个竖直方向风速转换为灰度值，获得低分辨率竖直方向灰度数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述高分辨率水平方向灰度数据转换为目标水平方向风场数据；将所述高分辨率竖直方向灰度数据转换为目标竖直方向风场数据，包括：

根据所述映射关系将所述高分辨率水平方向灰度数据对应的灰度值矩阵中每个灰度值转换为水平方向风速，获得目标水平方向风场数据；

根据所述映射关系将所述高分辨率竖直方向灰度数据对应的灰度值矩阵中每个灰度值转换为竖直方向风速，获得目标竖直方向风场数据。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述超分辨率神经网络的训练方式为：

将第一分辨率风场数据转换为第一分辨率灰度数据；

将第二分辨率风场数据转换为第二分辨率灰度数据；其中，所述第二分辨率大于所述第一分辨率，且所述第二分辨率是所述第一分辨率的整数倍；

将所述第一分辨率灰度数据和所述第二分辨率灰度数据组成训练数据对；

基于所述训练数据对对所述超分辨率神经网络进行训练。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，第二分辨率与第一分辨率的倍数关系包括至少两种；

将所述第一分辨率灰度数据和所述第二分辨率灰度数据组成训练数据对，包括：

按照所述倍数关系，将所述第二分辨率灰度数据和所述第一分辨率灰度数据组成至少两种训练数据对；

相应的，基于所述训练数据对对所述超分辨率神经网络进行训练，包括：

按照所述倍数关系从小到大的顺序依次基于所述训练数据对对所述超分辨率神经网络进行训练。