一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法技术

本发明专利技术提出了一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法，用以从有限的不均衡的卫星遥感数据中自动获取台风强度特征，并结合特征分类和特征检索双估计方法进行台风定强，解决台风强度预测误差大且泛化能力、可解释性差的问题。所述的台风定强方法包括：从卫星遥感数据中获取台风图像；训练深度卷积网络CNN模型、提取特征、构建特征检索库；使用训练好CNN模型对待测台风图像进行强度分类；采用向量距离检索模型对待测台风图像进行相似度检索；对分类和检索结果进行排序策略融合，得到最终的台风强度。

An intelligent typhoon intensity determination method based on depth image classification and retrieval

【技术实现步骤摘要】
一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法
本专利技术涉及深度学习
，特别涉及一种图像分类以及特征检索方法。
技术介绍
热带气旋(也称为台风)是我国最主要的气象灾害之一，其引发的灾害对人民生活及经济发展造成了严重的损害,迫切需要提升对台风天气的预报和预警。随着科技的发展，台风相关的卫星遥感云图数据越来越多，而传统的台风定强方法主要依赖气象专家对于台风规律的总结而形成的数值动力模式分析的方法，比如dvorak和偏差角方差技术(DAVT)技术，不适合基于可视化云图而不是数值的复杂巨量的数据，因此，气象领域迫切需要引入当前的机器学习、深度学习领域的先进的计算机分析方法和手段来应对气象遥感数据的分析。在数据科学领域，深度学习技术快速发展，在各种类型的任务中得到充分的使用并且效果突出，已有研究证明深度学习技术具备从大量数据中自动学习特征并进行图像精准识别的优势。因此，针对台风定强问题和数据背景，本专利提出了一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法，解决了从海量台风云图中自动提取特征，精准量化台风强度的问题，并能够给出判决可视化依据。该本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法，其特征在于，所述台风定强方法包含以下结构和步骤：/n(1)对卫星遥感数据预处理获取台风图像；/n(2)对台风图像进行标注、训练深度卷积网络CNN模型、提取特征、构建特征检索库；/n(3)使用训练好CNN模型对待测台风图像进行强度分类；/n(4)采用向量距离检索模型对待测台风图像进行相似度检索；/n(5)对分类和检索结果进行排序策略融合，得到最终的台风强度。/n

【技术特征摘要】
1.一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法，其特征在于，所述台风定强方法包含以下结构和步骤：
(1)对卫星遥感数据预处理获取台风图像；
(2)对台风图像进行标注、训练深度卷积网络CNN模型、提取特征、构建特征检索库；
(3)使用训练好CNN模型对待测台风图像进行强度分类；
(4)采用向量距离检索模型对待测台风图像进行相似度检索；
(5)对分类和检索结果进行排序策略融合，得到最终的台风强度。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：
(2.1)使用台风训练数据训练卷积神经网络提取特征和分类，训练过程的损失函数为交叉熵加惩罚项MSE。
(2.2)将台风图像训练数据集作为输入通过(2.1)中训练好的卷积神经网络，抽取其特征向量，构成训练集特征向量库。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括：
(3.1)待测...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐雅静，罗益承，郭其林，王川，李思，高升，钱奇峰，吕心艳，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11