[发明专利]一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110565886.4 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113296072B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 伍志方;兰宇;程兴国;张佳庆;唐思瑜;韦凯华 | 申请（专利权）人： | 伍志方;兰宇 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S13/95;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州海心联合专利代理事务所(普通合伙) 44295 | 代理人： | 黄为;冼俊鹏 |
| 地址： | 510641 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统，涉及深度学习技术。针对现有技术中人工预测工作量大等问题提出本方案，建立历史雷暴大风标准数据集及标准图像数据；组成YOLO标签数据集；利用YOLO标签数据集构建YOLOv3模型；输入实时的多普勒雷达反射率拼图数据至YOLOv3模型进行识别；得出识别结果后采集自动站雷暴大风实况数据进行对比分析验证。优点在于，具有客观化、精细化、网格化特点，可大大降低劳动强度，提升雷暴大风识别精细化程度。采用多层雷达数据，充分考虑了雷达回波的垂直结构，可有效区分雷暴大风与其他强对流类型。采用了目前最先进的深度学习技术，通过海量雷达数据的训练、测试、检验，可提高雷暴大风识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov3 模型 雷暴 大风 自动识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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