基于深度图像目标检测的智能台风涡旋识别技术
吕心艳1
钱奇峰1
王登科2
周冠博1
徐雅静2
1.国家气象中心,北京 1000812.北京邮电大学,北京100876
摘要：基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花(Himawari)8和风云(FY)卫星云图数据,首先将卫星原始数据转换为FULLDISK灰度图像作为台风涡旋识别技术的图像来源,并制定新的VOC(Visual Object Classes)标注规范,构建了样本标注数据集.利用运行速度快、识别准确率高的人工智能领域经典目标检测SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型作为台风涡旋识别的基础模型,并针对台风涡旋识别的独特性,特别是弱涡旋识别困难,提出一种迭代的SSD目标检测模型,明显提高了台风涡旋的识别精度.通过目标检测技术对卫星云图进行智能特征分析、抽取、识别和定位,实现了自动涡旋正确识别和定位,最终建立了智能台风涡旋识别技术.测试结果显示:该技术对强热带风暴级以下强度台风涡旋正确识别率为40％～80％,对强热带风暴级及以上强度台风涡旋正确识别率达90％以上,能够精准识别强台风级及以上强度涡旋,该技术为今后业务利用高时空分辨率卫星图像对台风进行实时精密监测提供了技术支撑.
关键词：目标检测卫星云图台风涡旋智能识别
分类号：P444(天气学)
资助基金：广东省重点领域研发计划项目(2019B111101002)国家自然科学基金(42175016)中国气象局预报员专项(Y202114)
论文发表日期：2022-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 492-501 )
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