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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测方法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：CN120871304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511358042.7，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测方法是由秦华旺;朱亚文;郑祥明设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测方法，该方法在UNet基础上引入多项结构改进，包括：可变形卷积模块增强局部复杂特征的提取能力；上下文扩张感知模块提升对多尺度特征的捕获能力；邻层特征融合模块实现不同层级特征间的信息流动与细节保持能力；SMamba模块提升模型长程依赖建模能力，增强模型的时序理解力，在编码‑解码过程中引入深度可分离卷积与跳跃连接机制，降低模型参数量，提升模型训练稳定性。本发明在保持预测精度的前提下显著降低模型参数量和计算开销，使得模型更适用于对实时性与资源消耗要求较高的应用环境中，同时该模型在气象雷达图像序列预测任务中表现良好，具备较好的应用潜力。

本发明授权一种基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取连续的气象雷达图像序列，采用滑动窗口策略，按照预设步长对所获取的连续气象雷达图像序列进行切片，窗口内部由前帧的输入图像序列和后帧的输出图像序列组成，窗口的长度为与之和，通过预设步长控制相邻窗口的滑动间隔，从连续的气象雷达图像序列中生成若干样本，所有样本共同构成气象雷达图像数据集； 步骤2，对气象雷达图像数据集进行预处理，将预处理后的气象雷达图像数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤3，构建基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测模型，用于利用当前时刻的历史预设第一时间段的气象雷达图像序列对当前时刻的未来预设第二时间段的降水进行预测，历史预设第一时间段与未来预设第二时间段相连续，即模型以输入图像序列为输入，以生成的预测图像序列为输出； 所述基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测模型为四层编码器-解码器结构，通过下采样或上采样进入不同层；模型的输入经可变形卷积模块、上下文扩张感知模块、邻层特征融合模块和SMamba模块，结合深度可分离卷积与跳跃连接机制进行图像特征的提取、融合与重建，最终输出预测图像序列；其中， 可变形卷积模块用于提取输入图像序列的非线性空间特征，实现空间自适应采样； 上下文扩张感知模块用于通过双分支空洞卷积结构保留不同感受野，以捕获图像特征的多尺度上下文信息，在保持空间分辨率的同时整合局部与全局特征； 邻层特征融合模块用于集成通道注意力与空间注意力机制，通过尺度对齐、特征拼接、通道注意力、空间注意力和特征压缩的逐步处理，实现编码器相邻层不同尺度图像特征的融合； SMamba模块为连接编码器和解码器的瓶颈层，用于建模图像序列中的长程时序依赖关系，实现深层特征的全局信息交互与非线性建模； 步骤4，利用训练集和验证集对步骤3构建的基于上下文注意力融合的轻量化短时降水预测模型进行训练和验证，得到训练好的轻量化短时降水预测模型； 步骤5，将测试集中的输入图像序列输入训练好的轻量化短时降水预测模型中，得到短时降水预测结果。

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