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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种中低纬度区域快速高效的中尺度对流系统识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120071106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510526050.1，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种中低纬度区域快速高效的中尺度对流系统识别方法及系统是由李孝杰;黎鹏;黄占鳌;潘鹏飞;寇毅;吴锡;黄小猛设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中低纬度区域快速高效的中尺度对流系统识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理领域，公开了一种中低纬度区域快速高效的中尺度对流系统识别方法及系统，包括获取云顶亮温数据；依据云顶亮温数据构建中尺度对流系统识别数据集；构建中尺度对流系统识别模型；使用构建好的训练集对模型进行训练；达到指定的训练轮数后，用测试集对模型进行测试，得到最终的中尺度对流系统识别结果。本发明设计了一种分片学习策略，使得模型可以同时学习到不同区域中尺度对流系统的特征；构建了一种半残差的多尺度特征提取器来防止特征提取过程中小尺度特征丢失的问题；设计了一种语义一致性正则来约束冗余的特征提取以及特征恢复过程中的特征非对称性。本发明解决了在中低纬度区域，使用传统的阈值法识别速度慢的问题。

本发明授权一种中低纬度区域快速高效的中尺度对流系统识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种中低纬度区域快速高效的中尺度对流系统识别方法，其特征在于，该方法具体包括： S1、获取中低纬度区域的云顶亮温数据； S2、针对云顶亮温数据构建中尺度对流系统识别数据集，数据集包括训练集和测试集； S3、构建中尺度对流系统识别模型； S4、利用训练集对中尺度对流系统识别模型进行训练； S5、基于训练后的中尺度对流系统识别模型，得到中尺度对流系统识别结果； S6、基于S4和S5依次达到指定的训练次数后，将测试集输入至已训练后的中尺度对流系统识别模型，判定当前中尺度对流系统识别模型是否达到指标要求，若是，则保存当前模型的参数，并进入S7，否则，返回S4； S7、将测试集输入至达到指标要求的中尺度对流系统识别模型，得到最终的中尺度对流系统识别结果； 所述中尺度对流系统识别模型包括： 编码器，用于提取经S301归一化处理后的分层金字塔特征，其中，所述编码器包括四个半残差多尺度特征提取器SRFE；所述半残差多尺度特征提取器SRFE用于提取多尺度特征； 解码器，用于将不同层级金字塔特征进行解码恢复，其中，解码器包括卷积和上采样模块； 所述S4包括以下步骤： S401、对于S301归一化处理后的云顶亮温数据，尺寸大小为5632×2048，首先对数据进行拆分得到11×4个尺寸大小为512×512的数据，将每11组数据分为一个批量，共获得4个批量数据表示为Bi，其中第一个批量B1与第四个批量B4是中纬度地区的云顶亮温数据，第二个B2和第三个批量B3为低纬度地区数据； S402、将经第一个批量B1输入至半残差的多尺度特征提取器SRFE中提取分层多尺度金字塔特征，输出编码器的每一层特征图Ei； S403、在解码器部分，将编码器出的特征图Ei与解码器输出的特征图Di在通道维度上拼接后输入至卷积中并进行上采样，得到Di，其中，Di表示第i层解码器恢复的特征； S404、将解码器最后一层的输出输入至对流识别头SegHead中得到中尺度对流系统的识别结果； S405、在反向传播优化模型的时候，采用语义一致性正则对模型进行优化； S406、重复S401—S405直到4个批量数据Bi均被输入到模型中。

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