[发明专利]风场数据处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种风场数据处理方法、装置、设备及存储介质。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；根据所述高分辨率灰度数据获取目标风场数据。本发明实施例公开的风场数据处理方法，将由初始风场数据转换为低分辨率灰度数据输入将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，以获得目标风场数据，无需超级计算机就可以实现风场数据的降尺度计算，可以降低风场数据处理的计算量，降低成本。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种风场数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在对风场进行预测时，通常的方式是按照一定的间距将预测区域划分为网格，并采集网格点上的风速，获得风场数据。过于粗糙的网格往往满足不了风场预测的精度，因此需要对风场数据进行降尺度计算。而降尺度计算由于参数多计算量大，所以就要风场数据的天气预测都要在超级计算机上去运行。对于很多不具备超级计算能力的计算机完全无法完成计算。超级计算机是十分昂贵的，对于大多数研究者来说难以负担。

发明内容

本发明实施例提供一种风场数据处理方法、装置、设备及存储介质，无需超级计算机就可以实现风场数据的降尺度计算，可以降低风场数据处理的计算量，降低成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种风场数据处理方法，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。

第二方面，本发明实施例还提供了一种风场数据处理装置，包括：

低分辨率灰度数据获取模块，用于将初始风场数据转换为低分辨率灰度数据；

高分辨率灰度数据获取模块，用于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；

目标风场数据获取模块，用于根据所述高分辨率灰度数据获取目标风场数据。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例所述的风场数据处理方法。

本发明实施例公开了一种风场数据处理方法、装置、设备及存储介质。将初始风场数据转换为低分辨率灰度数据；将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；根据高分辨率灰度数据获取目标风场数据。本发明实施例公开的风场数据处理方法，将由初始风场数据转换为低分辨率灰度数据输入将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，以获得目标风场数据，无需超级计算机就可以实现风场数据的降尺度计算，可以降低风场数据处理的计算量，降低成本。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种风场数据处理方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的超分辨率神经网络训练过程的示意图；

图3是本发明实施例二中的风场数据处理的示例图；

图4是本发明实施例三中的一种风场数据处理装置的结构示意图；

图5是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。