基于视觉特征的相似降雨预报方法和设备技术

本申请公开了一种基于视觉特征的相似降雨预报方法和设备，所述方法包括构建历史降雨图片库，提取历史降雨视觉特征；所述历史降雨视觉特征包括总降雨量、降雨空间分布和降雨中心；构建当前降雨图片集，提取当前降雨视觉特征，对所述历史降雨视觉特征和当前降雨视觉特征的距离进行度量，计算当前降雨视觉特征与每一时期历史降雨视觉特征的降雨相似度；为各个降雨相似度赋予权重，获得综合降雨相似度，并排序输出。本申请可更加直观地展示降雨数据空间特征，同时提高了数据处理的速度和相似度对比的精确度。比的精确度。比的精确度。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉特征的相似降雨预报方法和设备


[0001]本专利技术属于洪水预报领域，尤其是基于视觉特征的相似降雨预报方法。

技术介绍

[0002]近年来，全球气候变化导致的问题越来越严峻，暴雨洪水灾害频发。雨洪预测作为一项影响经济建设和生命财产安全的工作，受到越来越多的重视。为此，技术人员提出了多种解决方案。
[0003]在现有的解决方案中，雨洪相似度的分析方法多偏向于单一特征的相关统计，对于多特征、多样本的处理相对局限。另外，雨洪特征信息输入考虑地相对不足，有效特征分析方面相对薄弱；但是机器学习的算法其性能好坏，很大程度上取决于模型输入的特征。最后，直接依据雨量站的降雨数据对降雨相似度进行分析，难以直观展现数据，同时无法从系统层面准确描述雨洪过程。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：提供一种基于视觉特征的相似降雨预报方法，以解决现有技术存在的上述问题。
[0005]技术方案：基于视觉特征的相似降雨预报方法，包括如下步骤：S1、构建历史降雨图片库S11、采集预定区域多个时期内的历史降雨数据，并基于历史降雨数据绘制若干组历史降雨分布图；S12、基于每组所述历史降雨分布图，提取历史降雨视觉特征；所述历史降雨视觉特征包括总降雨量、降雨空间分布和降雨中心；S2、构建当前降雨图片集，提取当前降雨视觉特征，S3、对所述历史降雨视觉特征和当前降雨视觉特征的距离进行度量，计算当前降雨视觉特征与每一时期历史降雨视觉特征的降雨相似度；为各个降雨相似度赋予权重，获得综合降雨相似度，并排序输出。
[0006]根据本申请的一个方面，所述步骤S11进一步为：获取预定区域的地理数据和各个时期各雨量站的降雨数据；基于地理数据绘制预定区域的地图并栅格化；基于降雨数据为栅格化地图填充颜色参数，获得历史降雨分布图。
[0007]根据本申请的一个方面，所述步骤S12进一步为：读取所述历史降雨分布图，转换为灰度图，再根据降雨等级设定灰度图的数值区间，将灰度图转换为N
×
N灰度图片矩阵；根据降雨等级，将灰度图片矩阵二值化，获得不同降雨等级对应的二值化降雨矩阵。
[0008]根据本申请的一个方面，所述总降雨量RT为：；
式中，k为各张历史降雨分布图中颜色的数量；p（C
i
）为第i种颜色出现的频次，v（C
i
）为第i种颜色对应的降雨量数值。
[0009]根据本申请的一个方面，所述降雨空间分布R为：；m、n为各张历史降雨分布图进行分块后的行数和列数；r
m
×
n
为第m行n列对应的分块的降雨量数值。
[0010]根据本申请的一个方面，所述降雨中心C=（C
x
，C
y
）；式中，，r
ab
为第a行第b列的降雨量数值，m、n为各张历史降雨分布图进行分块后的行数和列数。
[0011]根据本申请的一个方面，所述步骤S3中计算当前降雨视觉特征与每一时期历史降雨视觉特征的降雨相似度的过程进一步为：步骤S31、采用闵可夫斯基距离d1计算预定流域的总降雨量相似度，d1=
∆
RT；步骤S32、采用欧式距离d2计算预定流域的降雨中心相似度，；（C
1x
，C
1y
）、（C
2x
，C
2y
）分别为第一降雨中心和第二降雨中心；步骤S33、采用分块区域降雨近似率表示降雨空间分布近似率：步骤S330、确定两个降雨空间分布R中两个分块是否相似；分别读取两个分块的降雨量数值，其中较大值为max，较小值为min，定义雨量差比例为（max
‑
min）/max，雨量差比例的阈值为α，则雨量差比例小于等于阈值时，两个分块相似；步骤S331、计算两个降雨空间分布R中相似分块的对数；重复步骤S330，计算出两个降雨空间分布R中所有分块的相似度，并统计相似分块的数量；步骤S332、计算降雨空间分布近似率；设每一降雨空间分布中有c个分块，其中两个降雨空间分布中有d对分块为相似分块，则两个降雨空间分布近似率为（1
‑
d/c）。
[0012]根据本申请的一个方面，所述步骤3中为各个降雨相似度赋予权重，获得综合降雨相似度的过程进一步包括：当计算单日降雨相似度时，采用主客观集成赋权法：选取部分当前降雨图片集作为标注样本进行数据标注：每个标注样本与历史降雨图片库中所有样本的相似性程度进行打分；对标注样本的各个降雨视觉特征指标根据随机权重线性加权，得到评价结果，根据评价结果和标注结果计算得到NDCG@K值，使用粒子群算法寻得最优权重，使得整个标注样本的平均NDCG值最大。
[0013]根据本申请的一个方面，当计算多日降雨相似度时，采用基于滑动窗口和加权动态时间弯曲的降雨序列搜索方法：
输入长度为e的当前降雨视觉特征序列Q和长度为f的某一时期的历史降雨视觉特征序列S，其中e小于f；使用大小为e的窗口在历史降雨视觉特征序列S上滑动，滑动步长为1，将每次窗口中的序列作为子序列，得到序列集；采用加权动态时间弯曲算法求得当前降雨视觉特征序列Q与序列集中每个子序列P之间的距离，序列中任意两点的距离使用单日降雨特征多元特征距离度量方法计算；根据距离大小对所有子序列进行排序，得到指定个数距离最小的子序列作为搜索结果。
[0014]根据本申请的一个方面，还包括：S333、读取步骤S332中的相似分块，各自将两种降雨图片相邻的相似分块进行连通，形成至少一个相似域；分别判断当前历史降雨分布图和历史降雨分布图的降雨中心是否位于相似域中；如位于相似域中，则计算相似域的最大半径，通过相似域最大半径计算广义相似面积，最后各自计算当前降雨分布图和历史降雨分布图中广义相似面积与降雨分布图的比例，若均大于阈值，则将该历史降雨分布图作为输出的相似图片备选项；S334、若当前历史降雨分布图和历史降雨分布图的降雨中心均位于相似域中，获取相似域的外围轮廓，计算两个外围轮廓曲线的曲线相似度，若曲线相似度大于预设值，则将该历史降雨分布图作为局部相似备选项输出。
[0015]根据本申请的一个方面，计算当前降雨视觉特征与每一历史时期降雨视觉特征的降雨相似度的过程进一步为：获取预定区域的水系特征数据，依据水系特征将预定区域分成预定数量个子分区；分别计算当前各个子分区的面雨量，并组合成面雨量矩阵，并进一步计算预定区域的总雨量；基于历史降雨数据和水系特征分别计算历史各个时期各个子分区的面雨量，并组合成面雨量矩阵，并进一步计算预定区域的总雨量；计算当前面雨量矩阵以及历史上各个时期面雨量矩阵的欧式距离，以欧式距离作为相似度数值并降序排列。
[0016]进一步提供一种设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现任一项实施例所述的基于视觉特征的相似降雨预报方法。
[0017]有益效果：提供了一种新的降雨预报思路，可更加直观本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于视觉特征的相似降雨预报方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建历史降雨图片库S11、采集预定区域多个时期内的历史降雨数据，并基于历史降雨数据绘制若干组历史降雨分布图；S12、基于每组所述历史降雨分布图，提取历史降雨视觉特征；所述历史降雨视觉特征包括总降雨量、降雨空间分布和降雨中心；S2、构建当前降雨图片集，提取当前降雨视觉特征，S3、对所述历史降雨视觉特征和当前降雨视觉特征的距离进行度量，计算当前降雨视觉特征与每一时期历史降雨视觉特征的降雨相似度；为各个降雨相似度赋予权重，获得综合降雨相似度，并排序输出。2.如权利要求1所述的基于视觉特征的相似降雨预报方法，其特征在于，所述步骤S11进一步为：获取预定区域的地理数据和各个时期各雨量站的降雨数据；基于地理数据绘制预定区域的地图并栅格化；基于降雨数据为栅格化地图填充颜色参数，获得历史降雨分布图。3.如权利要求2所述的基于视觉特征的相似降雨预报方法，其特征在于，所述步骤S12进一步为：读取所述历史降雨分布图，转换为灰度图，再根据降雨等级设定灰度图的数值区间，将灰度图转换为N
×
N灰度图片矩阵；根据降雨等级，将灰度图片矩阵二值化，获得不同降雨等级对应的二值化降雨矩阵。4.如权利要求2所述的基于视觉特征的相似降雨预报方法，其特征在于，所述总降雨量RT为：；式中，k为各张历史降雨分布图中颜色的数量；p（C
i
）为第i种颜色出现的频次，v（C
i
）为第i种颜色对应的降雨量数值。5.如权利要求4所述的基于视觉特征的相似降雨预报方法，其特征在于，所述降雨空间分布R为：；m、n为各张历史降雨分布图进行分块后的行数和列数；r
m
×
n
为第m行n列对应的分块的降雨量数值。6.如权利要求5所述的基于视觉特征的相似降雨预报方法，其特征在于，所述降雨中心C=（C
x
，C
y
）；式中，，r
ab
为第a行第b列的降雨量数值，m、n为各张历史降雨分布图进行分块后的行数和列数。7.如权利要求6所述的基于视觉特征的相似降雨预报方法，其特征在于，所述步骤S3中计算当前降雨视觉特征与每一时期历史降雨视觉特征的降雨相似度的过程进一步为：步骤S31、采用闵可夫斯基距离d1计算预定流域的总降雨量相似度，d1=
∆
RT；
步骤S32、采用欧式距离d2计算预定流域的降雨中心相似度，；（C
1x
，C
1y
）、（C
2x
，C
2y
）分别为第一降雨中心和第二降雨中心；步骤S33、采用分块区域降雨近似率表示降雨空间分布近似率：步骤S330、确定两个降雨空间分布R中两个分块是否相似；分别读取两个分块的降雨量数值，其中较大值为max，较小值为min，定义雨量差比例为（max
‑
min）/max，雨量差比例的阈值为α，则雨量差比例小于等于阈值时，两个分块相似；步骤S331、计算两个降雨空间分布R中相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯宝飞，陈瑜彬，李玉荣，张潇，许银山，田逸飞，王乐，张涛，曾明，李洁，严方家，杨雁飞，秦昊，牛文静，徐雨妮，
申请(专利权)人：长江水利委员会水文局，
类型：发明
国别省市：