一种基于图像预测天气的系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及信息处理技术领域，涉及到通过识别图像处理实现信息识别，具体涉及一种基于图像预测天气的系统及方法。预测天气的系统，用于根据实时获取到的图像数据，服务器根据图像数据与存储的信息进行匹配分析，可实时分析得到天气结果，实现快速高效的天气预测。预测天气的方法，通过本发明专利技术公开说明的系统进行天气的预测，针对获取的天空环境图像，读取图像数据，从图像数据中识别云朵等信息，根据云朵信息与当前环境数据匹配的结果，可预测出未来一定时间内可能出现的几种天气情况。能够满足绝大多数用户的自主查询天气，且能够更为精准地预测未来一个时间段内的天气，解决了当前天气预测准确率低、预测方法复杂的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像预测天气的系统及方法
本专利技术涉及信息处理
，涉及到通过识别图像处理实现信息识别，具体涉及一种基于图像预测天气的系统及方法。
技术介绍
当前天气的预测对人们的出行具有非常重要的指导意义，提前预知天气变化，人们才能及时对未来时间做出合理安排，避免天气原因影响生活和工作。在现有基于图像识别技术的天气识别系统中，多用于识别当前天气，没有对未来天气的预测功能，现在的系统仅能对特征差异比较明显的极端天气，比如：暴雨、暴雪、沙尘暴、大雾等进行识别，对于实际生活中的天气差异变化则不能实现准确地预估。要实现天气的预测，当前的天气预测系统需要调取大数据内容，结合近期天气状况、各项环境参数等进行复杂的计算，结合过往经验进行天气的预判，在这种情况下天气预判也不一定准确。对于天气的识别和预测，当前的预测系统不能通过图像识别来实现，图像识别仅能进行当下天气现象的判断，不能实现天气预测，故现有技术中通过图像识别是不能实现天气预测的。因此，针对现有的天气预测系统存在的不足，还需要提出更为合理的技术方案，解决现有技术中存在的技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于图像预测天气的系统及方法，通过终端设备获取到天空中的图像，由系统对图像进行分析和识别，根据训练模型可进行预测天气，如此能够实现快速的天气预测，方便人们实时、快速地获取到天气的变化情况，解决了现有技术中存在的天气预测系统计算复杂、结果不准确的问题。为了实现上述效果，本专利技术采用技术方案为：一种基于图像预测天气的系统，包括：终端，用于拍摄获取天空环境图像，得到图像数据；服务器，与终端通信连接，用于存储和处理图像数据；展示端，与服务器通信连接，用于输出服务器的预测结果。上述公开的预测天气的系统，用于根据实时获取到的图像数据，服务器根据图像数据与存储的信息进行匹配分析，可实时分析得到天气结果，实现快速高效的天气预测。进一步的，上述公开的预测天气的系统，利用终端获取图像，可通过多种方式实现，对终端进行优化，作为一种选择，此处举出可行的方案：所述的终端包括摄像头，且所述的终端被配置为移动终端再进一步，多终端进行优化，作为一种选择，此处举出可行的方案：所述的终端包括摄像头，且所述的终端被配置为固定终端。进一步的，展示端用于对天气预报所述的展示端包括显示装置，且显示装置与终端固定设置并连接在一起。上述内容对预测天气的系统进行了说说明，本专利技术还公开了利用上述系统进行天气预测的方法，具体内容如下：一种基于图像预测天气的方法，包括如下步骤：获取天空环境图像，将天空环境图像作为待分析的图像数据；分析图像数据中包含的信息，识别图像数据中的云朵数据；将云朵数据与环境数据进行匹配，计算未来可能出现的若干天气情况的概率，以概率最高的天气情况作为未来出现天气进行预报。上述预测天气的方法，通过本专利技术公开说明的系统进行天气的预测，针对获取的天空环境图像，读取图像数据，从图像数据中识别云朵等信息，根据云朵信息与当前环境数据匹配的结果，可预测出未来一定时间内可能出现的几种天气情况。进一步的，服务器用于分析具体的图像数据，并根据服务器预存的大量图像数据信息进行匹配，在收到终端传输的图像数据时，服务器会使用预存储的图像数据与终端传输的数据进行对比，根据对比结果将终端传输的数据进行分类，本专利技术采用气象分类的方式对具体的图像数据进行分类，作为一种选择，此处举出可行的方案：所述的云朵数据包括云朵的类型，云朵的类型包括层云、卷层云、高层云、卷积云、高积云、卷云、积雨云、雨层云、层积云和积云。进一步的，上述方法中进行天气的预测时，将云朵数据与环境数据进行结合，为了使预测结果更加准确，作为一种选择，此处举出可行的方案：所述的环境数据包括时间、温度、湿度、风速、风向和海拔信息。再进一步，所述的服务器用作存储和分析图像数据，在实际进行数据分析之前，服务器中预存储的图像数据已经经过分析和分类，因此，天气预测的步骤还包括训练模型，训练模型包括在服务器中存储图像数据，服务器将图像数据进行分类，并将环境数据与不同类别的图像数据匹配得到若干匹配结果，将每种匹配结果与一种天气情况对应并生成特征文件。进一步的，当终端提供的图像数据传输至服务器后，所述的特征文件对图像数据进行识别，具体的，对识别方式进行优化，举出如下可行的方案：所述的特征文件识别云朵的类型与当前的环境数据，计算得出出现天气的概率。未来可能出现的天气情况，在云朵的类型与环境数据进行匹配后，可根据历史气象数据形成的天气变化规律进行判断。在典型天气变化规律中，某一类型的云朵出现后，在当前的环境数据下，未来出现某种天气的最高概率只有一种，因此以该最高概率的天气作为预判的参考结果。进一步的，服务器要实现对图像数据的分析，需要从大量的基础资料中进行类比，其中存储的图像数据，是提前采集的多种时间和环境数据下的天空环境图像，所述的服务器中存储的图像数据，至少包括一个自然年度内每个季节的若干图像数据。这样设置的意义在于，采集了多个时间段内的数据，使数据更加齐全，在终端进行采集时，多种环境条件下的图像数据均能够对应至预存储的数据，并获取到接下来时间段内的天气情况。进一步的，天气的变化非常迅速，在进行天气的预测时，针对未来时间段的天气预测可无法确保始终不变，因此，通过本方法预测未来天气时，所述的未来天气情况，是指从获取到图像数据起之后0.5～5小时内的天气情况。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术通过获取到天空环境图像数据，结合实时的环境数据，可通过服务器进行快速的天气变化分析和预测，对未来一定时间段内的天气情况进行快速准确的预测。这种预测方式简单有效，能够满足绝大多数用户的自主查询天气，且能够更为精准地预测未来一个时间段内的天气，解决了当前天气预测准确率低、预测方法复杂的情况。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅表示出了本专利技术的部分实施例，因此不应看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。图1是天气预测方法的过程示意图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术做进一步阐释。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本专利技术，但并不构成对本专利技术的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本专利技术的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本专利技术，并且不应当理解为本专利技术限制在本文阐述的实施例中。本文使用的术语仅用于描述特定实施例，并且不意在限制本专利技术的示例实施例。如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”以及“该”意在包括复数形式，除非上下文明确指示相反意思。还应当理解术语“包括”、“包括了”、“包含”、和/或“包含了”当在本文中使用时,指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像预测天气的系统，其特征在于，包括：/n终端，用于拍摄获取天空环境图像，得到图像数据；/n服务器，与终端通信连接，用于存储和处理图像数据；/n展示端，与服务器通信连接，用于输出服务器的预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像预测天气的系统，其特征在于，包括：
终端，用于拍摄获取天空环境图像，得到图像数据；
服务器，与终端通信连接，用于存储和处理图像数据；
展示端，与服务器通信连接，用于输出服务器的预测结果。


2.根据权利要求1所述的基于图像预测天气的系统，其特征在于：所述的终端包括摄像头，且所述的终端被配置为移动终端和/或固定终端。


3.根据权利要求1或2所述的基于图像预测天气的系统，其特征在于：所述的展示端包括显示装置，且显示装置与终端固定设置并连接在一起。


4.一种基于图像预测天气的方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取天空环境图像，将天空环境图像作为待分析的图像数据；
分析图像数据中包含的信息，识别图像数据中的云朵数据；
将云朵数据与环境数据进行匹配，计算未来可能出现的若干天气情况的概率，以概率最高的天气情况作为未来出现天气进行预报。


5.根据权利要求4所述的基于图像预测天气的方法，其特征在于：所述的云朵数据包括云朵的类型，云...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄抒，陶伟，张云翔，
申请(专利权)人：航迅信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11