雷达云图的预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种雷达云图的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，高斯拟合图序列基于历史雷达云图序列生成；基于获取的历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，生成对应的历史图片对序列；对历史图片对序列进行预测处理，得到未来时间段的预测数据；对预测数据进行反向处理，得到未来时间段的预测雷达云图序列。采用本方法能够提升雷达云图预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
雷达云图的预测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种雷达云图的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着遥感科技的发展，雷达已经成为了地面探测天气情况的重要手段。雷达存储的基础数据是反射率因子的强度信息，通常将反射率因子的强度信息映射成以不同颜色代表不同强度的反射率因子图。在传统方式中，利用人工智能(ArtificialIntelligence，AI)模型对历史雷达云图进行未来时间段雷达云图的预测，模型并不能准确提取出历史雷达云图的特征，使得预测效果并不明显，雷达云图预测的准确性较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升预测准确性的雷达云图的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种雷达云图的预测方法，所述方法包括：获取历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，高斯拟合图序列基于历史雷达云图序列生成；基于获取的历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，生成对应的历史图片对序列；对历史图片对序列进行预测处理，得到未来时间段的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种雷达云图的预测方法，所述方法包括：/n获取历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，所述高斯拟合图序列基于所述历史雷达云图序列生成；/n基于获取的所述历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，生成对应的历史图片对序列；/n对所述历史图片对序列进行预测处理，得到未来时间段的预测数据；/n对所述预测数据进行反向处理，得到未来时间段的预测雷达云图序列。/n

【技术特征摘要】
1.一种雷达云图的预测方法，所述方法包括：
获取历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，所述高斯拟合图序列基于所述历史雷达云图序列生成；
基于获取的所述历史雷达云图序列以及高斯拟合图序列，生成对应的历史图片对序列；
对所述历史图片对序列进行预测处理，得到未来时间段的预测数据；
对所述预测数据进行反向处理，得到未来时间段的预测雷达云图序列。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史图片对序列进行预测处理，得到未来时间段的预测数据，包括：
对所述历史图片对序列中各历史图片对之间的图片变化时序特征进行提取，得到对应所述历史图片对序列的图片变化时序特征；
基于所述图片变化时序特征，预测未来时间段的未来图片变化时序特征，以得到所述预测数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史图片对序列进行预测处理，得到未来时间段的预测数据，包括：
对所述历史图片对序列进行映射处理，得到对应所述历史图片对序列的多维历史数据；
对所述多维历史数据进行分析预测，得到多维预测数据，以所述多维预测数据作为所述预测数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预测数据进行反向处理，得到未来时间段的预测雷达云图序列，包括：
根据所述预测数据，通过第一生成器对所述预测数据进行筛选以及反向处理，生成预测雷达云图序列，并通过第一鉴别器鉴别后输出。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述预测数据，通过第二生成器对所述预测数据进行筛...

【专利技术属性】
技术研发人员：周康明，姚广，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31