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龙图腾网获悉深圳市锐明像素科技有限公司申请的专利基于深度学习的异常天气识别方法、装置、电子设备及程序产品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：CN120182788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510549910.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的异常天气识别方法、装置、电子设备及程序产品是由王鹏;张凯;刘加美设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的异常天气识别方法、装置、电子设备及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的异常天气识别方法、装置、电子设备及程序产品。该识别方法通过天气识别模型在骨干网络设置C2fPRFF模块，通过堆叠的PRFFBlock渐进融合来提取多尺度的感受野特征，增强模型对上下文信息的理解。颈部网络设置有EGMA模块，可结合通道注意力和空间注意力子模块，并加入通道洗牌操作，有效提升特征的表达能力，帮助模型更好地应对图像质量差和前景背景难以区分的问题。此外，通过引入新设计的聚焦融合交并比损失能够优化目标检测的定位精度和模型的收敛速度，特别是在复杂背景和干扰条件下，提高了模型的鲁棒性和准确性。综合三个方面的改进，可使得天气识别模型在恶劣环境下的检测性能和可靠性显著提升。

本发明授权基于深度学习的异常天气识别方法、装置、电子设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的异常天气识别方法，其特征在于，包括： 基于预先训练完成的天气识别模型的骨干网络对待检测图像进行特征提取，得到图像特征；所述待检测图像包括气象信息； 基于所述天气识别模型的颈部网络对所述图像特征进行融合，得到目标融合特征； 基于所述天气识别模型的检测网络对所述目标融合特征进行检测，得到所述待检测图像中异常天气的检测结果； 其中，所述颈部网络设置有EGMA模块，所述EGMA模块基于至少两种注意力机制增强天气特征的表达能力全局关联强度； 所述EGMA模块包括通道感知调制子模块、ECA子模块、跨通道的空间注意力子模块及ESA子模块，针对输入所述EGMA模块的第一输入特征： 通过所述通道感知调制子模块对所述第一输入特征执行通道特征增强操作，得到第一增强特征； 通过所述ECA子模块对第一增强特征执行通道注意力操作，得到第二增强特征； 通过所述跨通道的空间注意力子模块对所述第二增强特征执行跨通道的空间注意力操作，得到多注意力增强特征； 所述ESA子模块对所述多注意力增强特征执行空间注意力操作，得到所述第一输入特征对应的第一输出特征； 所述通道感知调制子模块包括维度置换层、双层的多感知机层、逆维度置换层、激活函数层及第一加权层；所述通过所述通道感知调制子模块对所述第一输入特征执行通道特征增强操作，得到第一增强特征，包括： 通过所述维度置换层对所述第一输入特征的各维度参数进行置换，得到展平空间特征； 通过第一层所述多感知机层对所述展平空间特征执行通道压缩操作非线性激活操作，得到压缩特征； 通过第二层所述多感知机层对所述压缩特征执行通道扩充操作，得到与所述展平空间特征的维度匹配的第一扩展特征； 通过所述逆维度置换层对所述第一扩展特征的各维度参数进行逆置换，得到各维度参数与所述第一输入特征匹配的重建特征； 通过所述激活函数层对所述重建特征执行线性激活操作，得到通道调制权重； 通过所述第一加权层基于所述通道调制权重对所述第一输入特征执行加权操作，得到所述第一增强特征； 所述跨通道的空间注意力子模块包括通道洗牌层、CBR层、CBS层及第二加权层；所述跨通道的空间注意力子模块对所述第二增强特征执行跨通道的空间注意力操作，得到多注意力增强特征，包括： 通过所述通道洗牌层对所述第二增强特征执行通道洗牌操作，得到重组特征； 通过所述CBR层对所述重组特征依次执行通道压缩操作、归一化操作非线性变换操作，得到压缩激活特征； 通过所述CBS层对所述压缩激活特征依次执行通道扩展操作、归一化操作线性激活操作，得到空间权重； 通过所述第二加权层基于所述空间权重对所述重组特征执行加权操作，得到所述多注意力增强特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市锐明像素科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道长源社区学苑大道1001号B1栋2001；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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