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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法和装置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：CN116152620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310165438.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法和装置是由李文辉;周颖;宋丹;刘安安;魏志强;聂婕;丁群安;李壮;潘晓驹设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法和装置，方法包括：利用获得的降雨时序特征对空间分布特征进行编码约束，获得降雨时空融合特征；利用多尺度时空一致性监督，对不同尺度下的降雨时空融合特征数据进行高斯分布拟合，将不同尺度下特征之间的差异性作为监督损失；利用近邻差一致性，对获取的预测降雨图中的邻近雨像素进行相互约束，保证局部降雨的关联性；在特征图级别和像素级别分别计算损失函数，并与一致性监督损失以及近邻差一致性损失相加作为全局损失，用于神经网络的优化训练，得到最佳短临降雨预测模型用于短临降雨的预测。装置包括：处理器和存储器。本发明实现了对短临降雨的有效预测，提高了灾害预警能力。

本发明授权基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时空一致性的短临降雨预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于雷达回波图生成的降雨图，分别对时序和空间两方面进行建模，通过多次降低分辨率以及调整通道数获取不同尺度下由浅及深的降雨时序特征和空间分布特征； 利用获得的降雨时序特征对空间分布特征进行编码约束，获得降雨时空融合特征； 利用多尺度时空一致性监督，对不同尺度下的降雨时空融合特征数据进行高斯分布拟合，将不同尺度下特征之间的差异性作为监督损失；利用互协方差注意力挖掘长距离空间关系，并通过下采样操作降低特征图的分辨率以及调整通道数，生成三个尺度的特征图,,； 将编码器深层网络提取的低分辨率的降雨时空融合特征通过解码器恢复为高分辨率降雨时空融合特征，再与编码器浅层网络提取的高分辨率的降雨时空融合特征进行特征融合，生成包含全局特征的预测降雨图； 利用近邻差一致性，对获取的预测降雨图中的邻近雨像素进行相互约束，保证局部降雨的关联性； 在特征图级别和像素级别分别计算损失函数，并与一致性监督损失以及近邻差一致性损失相加作为全局损失，用于神经网络的优化训练，得到最佳短临降雨预测模型用于短临降雨的预测； 所述降雨时序特征的获取具体为： 对输入的多帧降雨图按时序编码，按距离预测降雨图的远近，赋予输入的多帧降雨图不同权重，并作为时序信息进行编码，通过卷积层将经编码的多帧降雨图数据映射为多尺度高维特征，生成与降雨空间分布特征相应尺度的降雨时序特征图； 所述近邻差一致性损失为： 对预测降雨图中的每个雨像素，分别计算该雨像素与其8邻域像素值的差，记为向量P，计算真实降雨图中的同一位置雨像素与其8邻域像素值的差，记为向量Q，计算向量P，Q之间的距离： dm，n=； 邻近差一致性损失为： ； H为降雨特征图的高，W为降雨特征图的宽；m，n代表位于预测降雨图第m行第n列。

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