基于多任务学习的地基云图识别与分割技术北大核心CSCD     

张雪  贾克斌  刘钧  张亮 《气象》2023,(4):454-466

云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。  相似文献   

基于一次机场雷击事件评估ADTD地闪定位性能     

包坤  赖晋科  李庆申  庞文静 《气象科技》2020,48(4):459-464

地闪定位系统性能评估可通过理论模拟,也可以基于人工触发闪电或者自然闪电直接观测事实。自然闪电由于发生的随机性和瞬时性,其直接观测事实很少,因此至今基于真实自然闪电回击的地闪定位系统性能评估还很欠缺。本研究基于2016年5月30日发生在广东潮汕机场的雷击事件展开调查,通过本次位置明确的机场雷击事件评估了该区域的ADTD地闪定位性能,并计算了不同站数定位时的定位误差情况。结果表明,ADTD闪电定位系统实时准确地记录了潮汕机场雷击事件,表明其实用性和准确性。通过重定位计算,发现在多站定位时可去除较大误差的站,保证定位结果的准确性,但定位结果并不一定是最优结果。  相似文献