一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法，包括下列步骤：数据采集；数据分割；数据标注：通过特征图回归代替坐标回归；统一尺度大小；定位构建：采用深度学习相关技术搭建台风中心定位模型，输入训练数据，调整模型参数，完成模型的搭建过程；模型保存；评价指标：通过使用平均位置误差MLE来评估模型的性能。本发明专利技术通过提出了一个新的损失函数用于台风中心定位任务，在训练过程中通过抑制非眼睛台风样本的丢失，并且本发明专利技术通过将训练集标签输入搭建好的深度学习神经网络模型中进行模型的训练，提高了模型定位准确率。本发明专利技术用于台风中心的定位。本发明专利技术用于台风中心的定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法。

技术介绍

[0002]台风作为一种破坏性极强的天气系统，在现代天气预报中受到广泛关注。及时准确地确定台风中心位置，可以直观地确定台风影响的区域，也为台风强度和移动路径的预测提供指导。在天气预报领域，随着气象卫星的逐步发展，基于红外卫星云图的台风中心定位方法已经研究多年。这些方法大多采用数字图像处理和数学形态学操作，或手工进行特征匹配，对图像进行一系列去噪、分割、定位等操作。然而，这些算法不能保证在复杂的台风情景下得到满意的结果。
[0003]现有技术存在的问题或者缺陷：目前现有的方法通过使用深度学习来解决基于红外卫星云图的台风中心定位问题。但由于相关的图像样本分为眼睛台风和非眼睛台风，且不同的台风在深度学习模型中的损失值不同，导致准确确定台风中心较为困难，同时非眼睛台风在训练过程中造成了较大的损失，准确率较低，不同台风准确率差异较大。

技术实现思路

[0004]针对上述现有台风中心定位的方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法，其特征在于：包括下列步骤：S1、数据采集：采集相关的台风图像，构建原始图像数据集，对数据集进行筛选、整理等操作用于模型的训练过程；S2、数据分割：将数据集中的图像按照8：2的比例进行随机分配，每个样本中由一幅包含一个台风的红外卫星云图和气象学家标注的台风中心坐标组成；S3、数据标注：通过将台风中心位置规划为一个二维关键点检测问题，通过特征图回归代替坐标回归；S4、统一尺度大小：将所有的原始数据集进行尺寸的统一缩放；S5、数据扩充：通过随机翻转，获得不同翻转方向的图像用于扩充数据；S6、定位构建：采用深度学习相关技术搭建台风中心定位模型，输入训练数据，调整模型参数，完成模型的搭建过程；S7、模型保存：为了减少特征图的数量，模型的输出特征图大小为输入特征图大小的1/4，通过TCL损失函数将输出特征图与原始特征图进行损失值的计算，根据损失值的大小调整网络模型的参数，当模型的损失函数不再降低之后，保存模型；S8、评价指标：通过使用平均位置误差MLE来评估模型的性能。2.根据权利要求1所述的一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法，其特征在于：所述S3中的特征图标注公式为：所述H(x,y)为真实的特征图，所述(u，v)为台风中心坐标，所述α和δ分别代表比例因子和标准偏差。3.根据权利要求1所述的一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法，其特征在于：所述S4中统一尺度大小的方法为：将输入的台风中心特征图尺寸统一缩放为512
×
512，输出的台风中心特征图尺寸统一缩放为128
×
128，从而完成图片尺寸的统一。4.根据权利要求1所述的一种基于红外卫星云图的台风中心定位方法，其特征在于：所述S5中数据扩...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘晓光，张海轩，刘剑超，令狐彬，张雅娜，
申请(专利权)人：山西三友和智慧信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：