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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质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：CN119691419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411737641.5，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质是由陈斌;郝明祥;杨婷婷;管晓丹设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质，涉及大气科学与人工智能技术领域。该方法通过整合多尺度气象数据，构建了一种新颖的多尺度极端大风事件识别模型。该模型通过多尺度特征提取、特征融合共享以及多任务输出三个模块，有效地捕捉不同尺度下的极端大风特征。此外，模型中引入物理约束损失设计，确保风速与气压等输出符合气象动力学规律。通过对气象数据的深度学习分析，结合物理机制理解，本发明能够有效区分飓风、雷暴大风和龙卷风等不同类型的极端大风事件，为气象预测和应急响应提供可靠的数据支持与科学依据。

本发明授权融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种融合物理约束的多尺度极端大风事件AI识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取气象数据，并对所述气象数据进行清洗和标准化处理，得到预处理数据； 基于所述预处理数据，进行时空对齐与插值，得到模型输入数据；其中，所述模型输入数据表示为X＝{Xsat,Xre,Xradar}∈RH×W×C，Xsat表示卫星遥感数据，Xre为气象再分析数据，Xradar为雷达回波数据，H和W是空间维度，C是数据的通道数，R是实数集； 构建识别模型；其中，所述识别模型包括多尺度特征提取模块、特征融合共享层和多任务输出层，所述多尺度特征提取模块响应于所述模型输入数据，针对不同数据源和不同尺度，采用不同的卷积结构进行高级特征提取，得到多尺度特征并馈送至所述特征融合共享层；所述特征融合共享层使用拼接层和空间注意力机制模块对所述多尺度特征进行融合，得到共享特征并馈送至所述多任务输出层；所述多任务输出层用于将所述共享特征传递到多任务全连接层，以分别输出飓风、雷暴大风和龙卷风在各位置的发生概率； 基于飓风、雷暴大风和龙卷风三个任务，构建多任务物理约束损失函数，并为各个任务分别设计物理约束损失项，得到飓风物理约束函数、雷暴大风物理约束函数和龙卷风物理约束函数，根据所述飓风物理约束函数、雷暴大风物理约束函数和龙卷风物理约束函数，加入权重超参数，得到综合损失函数； 对所述识别模型进行训练和评估，在训练过程中，采用所述综合损失函数作为优化目标，通过反向传播不断调整模型参数，使得多任务交叉熵损失最小化。

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