【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别涉及一种槽脊线识别方法、系统、介质及电子设备。
技术介绍
1、在气象领域中，槽脊线包括槽线和脊线，槽线指的是大气中呈现出弯曲向南或向北凸出的一段低压区域，通常与冷锋、降雨等天气活动联系在一起。脊线则指的是呈现出向南或向北凸出的高压区域，通常与晴天、高温等天气活动联系在一起，因此准确识别槽脊线是天气预报中非常重要的一件事。
2、相关技术中，槽脊线的分析基本上采用人工分析的方法实现，人工分析天气对象效率较低；同时现有技术也存在利用软件算法处理天气图的例子，该软件算法通过数据驱动的方式让机器学习模型自行提取图像特征，进而给出槽脊线区域的识别过程，该方式未从视觉角度直观表征出气象特征，导致特征精确度低，从而降低了槽脊线的识别精度。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种槽脊线识别方法、系统、介质及电子设备。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种槽脊线识别方法，方法包括：
3、获取待识别区域的气象数据，气象数据包括格点数据和高空位势米数据，格点数据中的每个格点用于表示各经纬度上的高空风场数据；
4、根据高空位势米数据，构建待识别区域的等值线地图；
5、对高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个目
6、通过视觉可辨识的预设符号将每个目标风场数据映射至预设分辨率的图像中，得到待识别区域的风场气象图；
7、基于待识别区域的等值线地图和风场气象图，确定待识别区域对应的槽脊线的经纬度坐标。
8、可选的，对高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个目标风场数据，包括：
9、从高空风场数据中，按行扫描相邻的预设数量点的高空风场数据；
10、将扫描的相邻的预设数量点的高空风场数据确定为一组待滤波高空风场数据，得到多组待滤波高空风场数据；
11、对每组待滤波高空风场数据包含的横坐标和纵坐标进行均值计算，以对高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个目标风场数据。
12、可选的，视觉可辨识的预设符号包括视觉可辨识的风向标识和风场类型标识；
13、通过视觉可辨识的预设符号将每个目标风场数据映射至预设分辨率的图像中，得到待识别区域的风场气象图，包括：
14、获取每个目标风场数据中的风向；
15、在预设分辨率的图像中线性映射出用于表征每个目标风场数据中的风向的风向标识，得到待识别区域的风向地图；
16、获取每个目标风场数据中的垂直分量的正负参数，以确定每个目标风场数据所表征的风场类型；
17、在预设分辨率的图像中线性映射出用于表征每个目标风场数据中的风场类型的风场类型标识，得到待识别区域的风向类型地图；
18、将待识别区域的风向地图和风向类型地图作为待识别区域的风场气象图。
19、可选的，基于待识别区域的等值线地图和风场气象图，确定待识别区域对应的槽脊线的经纬度坐标，包括：
20、将待识别区域的等值线地图、风向地图以及风向类型地图进行合并，得到待识别区域的视觉表征数据；
21、将待识别区域的视觉表征数据输入预先训练的槽脊线区域定位模型中，输出待识别区域对应的槽脊线区域；
22、将待识别区域对应的槽脊线区域输入预先训练的槽脊线回归模型，输出待识别区域对应的槽脊线；
23、将待识别区域对应的槽脊线的位置进行逆映射，以确定出待识别区域对应的槽脊线的经纬度坐标。
24、可选的，按照以下步骤生成预先训练的槽脊线区域定位模型和预先训练的槽脊线回归模型，包括：
25、获取预设时间段内每个子时间段中各位势米下的历史气象数据；各位势米下的历史气象数据包括历史格点数据和历史高空位势米数据，历史格点数据中的每个格点用于表示各经纬度上的历史高空风场数据；
26、根据历史高空位势米数据，构建每个子时间段的等值线地图；
27、对历史高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个历史风场数据；
28、通过视觉可辨识的预设符号将每个历史风场数据映射至预设分辨率的图像中，得到每个子时间段的风向地图和风向类型地图；
29、将每个子时间段的等值线地图、每个子时间段的风向地图和风向类型地图进行合并，得到每个子时间段的视觉表征数据；
30、基于每个子时间段的视觉表征数据，生成预先训练的槽脊线区域定位模型和预先训练的槽脊线回归模型。
31、可选的，基于每个子时间段的视觉表征数据，生成预先训练的槽脊线区域定位模型和预先训练的槽脊线回归模型，包括：
32、从每个子时间段的视觉表征数据中，标注并抠取出槽线区域和脊线区域，得到每个子时间段的槽线区域视觉图像和脊线区域视觉图像；
33、创建槽脊线区域定位模型；
34、根据每个子时间段的槽线区域视觉图像和脊线区域视觉图像对槽脊线区域定位模型进行机器学习，得到预先训练的槽脊线区域定位模型；
35、从每个子时间段的槽线区域视觉图像和脊线区域视觉图像中，获取槽脊线经纬度，得到每个子时间段的槽脊线数据；
36、创建槽脊线回归模型；
37、基于每个子时间段的槽脊线数据对槽脊线回归模型进行机器学习，得到预先训练的槽脊线回归模型。
38、可选的，根据高空位势米数据，构建待识别区域的等值线地图，包括：
39、通过等值线绘制算法和待识别区域的高空位势米数据绘制等值线，得到待识别区域的位势米等值线；
40、将待识别区域的位势米等值线线性映射至预设分辨率的单通道图像上，得到待识别区域的等值线地图。
41、第二方面，本申请实施例提供了一种槽脊线识别系统，系统包括：
42、气象数据获取模块，用于获取待识别区域的气象数据，气象数据包括格点数据和高空位势米数据，格点数据中的每个格点用于表示各经纬度上的高空风场数据；
43、等值线地图构建模块，用于根据高空位势米数据，构建待识别区域的等值线地图；
44、噪声滤波模块，用于对高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个目标风场数据；
45、风场数据映射模块，用于通过视觉可辨识的预设符号将每个目标风场数据映射至预设分辨率的图像中，得到待识别区域的风场气象图；
46、槽脊线确定模块，用于基于待识别区域的等值线地图和风场气象图，确定待识别区域对应的槽脊线的经纬度坐标。
47、第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
48、第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种槽脊线识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个目标风场数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉可辨识的预设符号包括视觉可辨识的风向标识和风场类型标识；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别区域的等值线地图和所述风场气象图，确定所述待识别区域对应的槽脊线的经纬度坐标，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照以下步骤生成预先训练的槽脊线区域定位模型和预先训练的槽脊线回归模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个子时间段的视觉表征数据，生成预先训练的槽脊线区域定位模型和预先训练的槽脊线回归模型，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述高空位势米数据，构建所述待识别区域的等值线地图，包括：
8.一种槽脊线识别系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种槽脊线识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述高空风场数据进行噪声滤波，得到滤波的多个目标风场数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉可辨识的预设符号包括视觉可辨识的风向标识和风场类型标识；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别区域的等值线地图和所述风场气象图，确定所述待识别区域对应的槽脊线的经纬度坐标，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照以下步骤生成预先训练的槽脊线区域定位模型和预先训练的槽脊线回归模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦东明，安刚，赵宗玉，卓流艺，陆涛，
申请(专利权)人：中科三清科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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