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龙图腾网获悉中国科学院大气物理研究所申请的专利台风检测模型的训练方法、台风检测方法及台风追踪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：CN115713668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211322135.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权台风检测模型的训练方法、台风检测方法及台风追踪方法是由王磊;陈光华;王林;周连童设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本台风检测模型的训练方法、台风检测方法及台风追踪方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种台风检测模型的训练方法、台风检测方法及台风追踪方法。该方法包括：获取多组样本，每组样本包括样本流场位图以及对应的标注信息，样本流场位图表征包括一个气旋信息的位图，气旋信息位于样本流场位图的中部，标注信息表征气旋信息对应的位置信息，多组样本中包括训练集样本和测试集样本；利用训练集样本对目标检测模型进行多轮次的迭代训练，记录目标检测模型在目标轮次的迭代训练结束后对应的第一目标损失函数值和第一目标网络权重；利用测试集样本对网络权重为第一目标网络权重的目标检测模型进行测试，得到平均正确率；根据平均正确率、第一目标损失函数值和第一目标网络权重，确定训练得到的台风检测模型。

本发明授权台风检测模型的训练方法、台风检测方法及台风追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种台风检测模型的训练方法，包括： 获取表征台风流场信息的多组样本，其中，每组所述样本包括样本流场位图以及与所述样本流场位图相对应的标注信息，所述样本流场位图表征包括一个气旋信息的位图，所述气旋信息位于所述样本流场位图的中部，所述标注信息表征所述气旋信息对应的位置信息，所述多组样本中包括训练集样本和测试集样本； 利用所述训练集样本对目标检测模型进行多轮次的迭代训练，记录所述目标检测模型在目标轮次的迭代训练结束后对应的第一目标损失函数值和第一目标网络权重； 利用所述测试集样本对网络权重为所述第一目标网络权重的目标检测模型进行测试，得到平均正确率； 根据所述平均正确率、所述第一目标损失函数值和所述第一目标网络权重其中至少之一，确定训练得到的台风检测模型； 其中，所述目标轮次包括多个轮次，所述第一目标损失函数值包括与所述多个轮次一一对应的多个损失函数值，所述第一目标网络权重包括与所述多个轮次一一对应的多个网络权重，所述平均正确率包括与所述多个网络权重一一对应的多个平均正确率； 所述根据所述平均正确率、所述第一目标损失函数值和所述第一目标网络权重其中至少之一，确定训练得到的台风检测模型包括： 从所述多个平均正确率中确定数值大于第一预设值的目标平均正确率； 从所述多个损失函数值中确定数值小于第二预设值的第二目标损失函数值； 确定与所述目标平均正确率和所述第二目标损失函数值均相对应的第二目标网络权重； 根据所述第二目标网络权重对应的第三目标损失函数值，确定第三目标损失函数值最小时对应的第三目标网络权重； 将网络权重为所述第三目标网络权重的目标检测模型确定为所述台风检测模型。

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