一种短临降水的预报方法、装置及系统与流程

1.本发明涉及短临降水预报领域，涉及一种短临降水的预报方法、装置及系统。


背景技术：

2.短临降水预报在气象灾害防御中具有极为重要的地位，以深度学习为代表的智能算法具有较强的自主学习、推断和记忆等能力，被广泛应用于图像分割、目标检测和气象预报等领域。相比传统雷达回波外推方法，深度学习技术能有效提高预报预测准确率且能有效延长雷达外推时效。
3.在现有技术中，通常采用单体质心法、交叉相关法或光流法进行短临降水预报。其中，单体质心法是指通过质心跟踪算法进行预报；交叉相关法是指选取连续两个时次的gms
‑
5卫星云图，将云图区域划分为32
×
32像素的图像子集，采用交叉相关法计算获取两幅云图的最佳匹配区域，根据前后云图匹配区域的位置和时间间隔，确定出每个图像子集的移动矢量(速度和方向)，并对图像子集的移动矢量进行客观分析，其后，基于检验后的云图移动矢量集，利用后向轨迹方法对云图作短时外推预测；光流法(optical flow or optic flow)是关于视域中的物体运动检测中的概念，用来描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动，光流法在样型识别、计算机视觉以及其他影像处理领域中非常有用，可用于运动检测、物件切割、碰撞时间与物体膨胀的计算、运动补偿编码，或者通过物体表面与边缘进行立体的测量等等。
4.但是，现有技术仍存在以下缺陷：仅适用于变化缓慢的降水系统，对快速增长或消散的降雨的预报效果并不理想。
5.因此，当前需要一种短临降水的预报方法、装置及系统，从而解决现有技术中存在的上述问题。


技术实现要素：

6.针对现存的上述技术问题，本发明的目的在于提供一种短临降水的预报方法、装置及系统，从而提高短临预报的准确率，并延长短临降雨的预报时效。
7.本发明提供了一种短临降水的预报方法，所述预报方法包括：获取待预报区域的历史雷达回波图组；通过预设的多尺度特征提取融合方法，对所述历史雷达回波图组进行多尺度特征提取和拼接，从而获取多个预报特征图；分别对所述多个预报特征图进行卷积，从而获取多个回波预报图。
8.在一个实施例中，所述通过预设的多尺度特征提取融合方法，对所述历史雷达回波图组进行多尺度特征提取和拼接，从而获取多个预报特征图，具体为：通过第一卷积核对所述历史雷达回波图组进行卷积，从而获得多个第一回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第一回波特征图进行特征提取融合，从而对应获取多个第一特征信息；对所述多个第一特征信息进行并行下采样，从而获得多个第二回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第二回波特征图组进行特征提取融合，从而对
应获取多个第二特征信息；对所述多个第二特征信息进行上采样，从而获得多个第三回波特征图；将所述多个第三回波特征图与所述多个第二回波特征图对应拼接，从而相应获取多个预报特征图。
9.在一个实施例中，所述采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第一回波特征图进行特征提取融合，从而对应获取多个第一特征信息，具体为：按顺序选定一个第一回波特征图；分别采用多个不同大小的第二卷积核，依次对第一回波特征图进行特征提取，从而对应获取多个回波特征信息；沿着第一回波特征图的通道，将所述多个回波特征信息按特征提取的顺序进行拼接以获得拼接特征图，并在拼接后随机打乱拼接特征图中的通道顺序；采用预设的第四卷积核对所述拼接特征图进行卷积，从而获取第一特征信息。
10.在一个实施例中，所述并行下采样和所述上采样采用参数共享机制。
11.本发明还提供了一种短临降水的预报装置，所述预报装置包括数据获取单元、提取融合单元以及预报输出单元，其中，所述数据获取单元用于获取待预报区域的历史雷达回波图组；所述提取融合单元用于通过预设的多尺度特征提取融合方法，对所述历史雷达回波图组进行多尺度特征提取和拼接，从而获取多个预报特征图；所述预报输出单元用于分别对所述多个预报特征图进行卷积，从而获取多个回波预报图。
12.在一个实施例中，所述提取融合单元还用于：通过第一卷积核对所述历史雷达回波图组进行卷积，从而获得多个第一回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第一回波特征图进行特征提取融合，从而对应获取多个第一特征信息；对所述多个第一特征信息进行并行下采样，从而获得多个第二回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第二回波特征图组进行特征提取融合，从而对应获取多个第二特征信息；对所述多个第二特征信息进行上采样，从而获得多个第三回波特征图；将所述多个第三回波特征图与所述多个第二回波特征图对应拼接，从而相应获取多个预报特征图。
13.在一个实施例中，所述提取融合单元还用于：按顺序选定一个第一回波特征图；分别采用多个不同大小的第二卷积核，依次对第一回波特征图进行特征提取，从而对应获取多个回波特征信息；沿着第一回波特征图的通道，将所述多个回波特征信息按特征提取的顺序进行拼接以获得拼接特征图，并在拼接后随机打乱拼接特征图中的通道顺序；采用预设的第四卷积核对所述拼接特征图进行卷积，从而获取第一特征信息。
14.本发明还提供了一种短临降水的预报系统，所述预报系统包括交互模块和预报模块，所述交互模块和所述预报模块通信连接，所述交互模块用于接收用户的输入指令和配置指令，并将回波预报图发送给所述用户，所述预报模块用于根据接收到的输入指令和配置指令，执行如前所述的短临降水的预报方法。
15.相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
16.本发明提供了一种短临降水的预报方法、装置及系统，通过预先训练的多尺度的特征提取神经网络，提取历史雷达回波图组的多尺度特征，对特征进行拼接以获取预报特征图，并将预报特征图卷积以获取回波预报图，该预报方法、装置及系统不仅提高了短临预报的准确率，还延长了短临降雨的预报时效。
17.进一步地，本发明提供的一种短临降水的预报方法、装置及系统还通过通道混洗和上、下采样共享参数机制，从而减少了网络的参数量、降低计算成本。
附图说明
18.下文将结合说明书附图对本发明进行进一步的描述说明，其中：
19.图1示出了根据本发明的一种短临降水的预报方法的一个实施例的流程图；
20.图2示出了根据本发明的一种短临降水的预报装置的一个实施例的结构图；
21.图3示出了根据本发明的一种短临降水的预报系统的一个实施例的结构图。
具体实施方式
22.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
23.具体实施例一
24.本发明实施例首先描述了一种短临降水的预报方法。图1示出了根据本发明的一种短临降水的预报方法的一个实施例的流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤：
25.s1:获取待预报区域的历史雷达回波图组。
26.s2:通过预设的多尺度特征提取融合方法，对所述历史雷达回波图组进行多尺度特征提取和拼接，从而获取多个预报特征图。
27.在一个实施例中，步骤s2具体为：通过第一卷积核对所述历史雷达回波图组进行卷积，从而获得多个第一回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第一回波特征图进行多尺度特征提取融合，从而对应获取多个第一特征信息；对所述多个第一特征信息进行并行下采样以进行压缩，从而获得多个第二回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第二回波特征图组进行多尺度特征提取融合，从而对应获取多个第二特征信息；对所述多个第二特征信息进行上采样，从而获得多个第三回波特征图；将所述多个第三回波特征图与所述多个第二回波特征图对应拼接，从而相应获取多个预报特征图。
28.在上述过程中，进行多尺度特征提取融合以获取特征信息，对特征信息进行下采样以及对特征信息进行上采样的步骤可以根据实际需要设置重复次数。其中，分别对所述多个第一回波特征图进行多尺度特征提取融合，从而对应获取多个第一特征信息，具体为：按顺序选定一个第一回波特征图；分别采用多个不同大小的第二卷积核，依次对第一回波特征图进行特征提取，从而对应获取多个回波特征信息；沿着第一回波特征图的通道，将所述多个回波特征信息按特征提取的顺序进行拼接以获得拼接特征图，并在拼接后随机打乱拼接特征图中的通道顺序；采用预设的第四卷积核对所述拼接特征图进行卷积，从而获取第一特征信息。
29.在一个实施例中，第一卷积核的大小包括3
×
3，第二卷积核的大小包括1
×
1、3
×
3、5
×
5以及7
×
7，第四卷积核的大小包括3
×1×
1。
30.在一个实施例中，所述并行下采样和所述上采样采用参数共享机制。
31.在一个实施例中，上述过程的损失函数的计算公式如下：
32.33.其中，为预报值，y
i
为对应的实际观测值。
34.s3:分别对所述多个预报特征图进行卷积，从而获取多个回波预报图。
35.在获得多个预报特征图后，应当分别利用第三卷积核对所述多个预报特征图进行卷积，从而获取多个回波预报图。在一个实施例中，第三卷积核的大小包括1
×
1。
36.本发明提供了一种短临降水的预报方法，通过预先训练的多尺度的特征提取神经网络，提取历史雷达回波图组的多尺度特征，对特征进行拼接以获取预报特征图，并将预报特征图卷积以获取回波预报图，该预报方法不仅提高了短临预报的准确率，还延长了短临降雨的预报时效；进一步地，本发明提供的一种短临降水的预报方法还通过通道混洗和上、下采样共享参数机制，从而减少了网络的参数量、降低计算成本。
37.具体实施例二
38.除上述方法外，本发明实施例还提供了一种短临降水的预报装置。图2根据本发明的一种短临降水的预报装置的一个实施例的结构图。如图2所示，该预报装置包括数据获取单元11、提取融合单元12以及预报输出单元13。
39.数据获取单元11用于获取待预报区域的历史雷达回波图组。
40.提取融合单元12用于通过预设的多尺度特征提取融合方法，对所述历史雷达回波图组进行多尺度特征提取和拼接，从而获取多个预报特征图。
41.在一个实施例中，进一步地，所述提取融合单元12还用于：通过第一卷积核对所述历史雷达回波图组进行卷积，从而获得多个第一回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第一回波特征图进行多尺度特征提取融合，从而对应获取多个第一特征信息；对所述多个第一特征信息进行并行下采样以进行压缩，从而获得多个第二回波特征图；采用多个不同大小的第二卷积核，分别对所述多个第二回波特征图组进行多尺度特征提取融合，从而对应获取多个第二特征信息；对所述多个第二特征信息进行上采样，从而获得多个第三回波特征图；将所述多个第三回波特征图与所述多个第二回波特征图对应拼接，从而相应获取多个预报特征图。
42.在一个实施例中，进一步地，所述提取融合单元12还用于：按顺序选定一个第一回波特征图；分别采用多个不同大小的第二卷积核，依次对第一回波特征图进行特征提取，从而对应获取多个回波特征信息；沿着第一回波特征图的通道，将所述多个回波特征信息按特征提取的顺序进行拼接以获得拼接特征图，并在拼接后随机打乱拼接特征图中的通道顺序；采用预设的第四卷积核对所述拼接特征图进行卷积，从而获取第一特征信息。
43.预报输出单元13用于分别利用第三卷积核对所述多个预报特征图进行卷积，从而获取多个回波预报图。在一个实施例中，第三卷积核的大小包括1
×
1。
44.当需要进行短临降水的预报时，该预报装置首先通过数据获取单元11获取待预报区域的历史雷达回波图组；随后，提取融合单元12通过预设的多尺度特征提取融合方法，对所述历史雷达回波图组进行多尺度特征提取和拼接，从而获取多个预报特征图；最后，通过预报输出单元13分别利用第三卷积核对所述多个预报特征图进行卷积，从而获取多个回波预报图。
45.本发明提供了一种短临降水的预报装置，通过预先训练的多尺度的特征提取神经网络，提取历史雷达回波图组的多尺度特征，对特征进行拼接以获取预报特征图，并将预报
特征图卷积以获取回波预报图，该装置不仅提高了短临预报的准确率，还延长了短临降雨的预报时效；进一步地，本发明提供的一种短临降水的预报装置还通过通道混洗和上、下采样共享参数机制，从而减少了网络的参数量、降低计算成本。
46.具体实施例三
47.除上述方法和装置外，本发明实施例还提供了一种短临降水的预报系统。图3示出了根据本发明的一种短临降水的预报系统的一个实施例的结构图。
48.如图3所示，该预报系统包括交互模块2和预报模块1，所述交互模块2和所述预报模块1通信连接。
49.交互模块2用于接收用户的输入指令和配置指令，并将回波预报图发送给所述用户，从而使得用户知道预报结果。
50.预报模块1用于根据接收到的输入指令和配置指令，执行如前所述的短临降水的预报方法，从而生成多个回波预报图。
51.在一个实施例中，交互模块2包括可触摸/不可触摸显示屏、按键输入键盘、虚拟输入键盘以及上述一种或多种的组合。
52.本发明提供了一种短临降水的预报系统，通过预先训练的多尺度的特征提取神经网络，提取历史雷达回波图组的多尺度特征，对特征进行拼接以获取预报特征图，并将预报特征图卷积以获取回波预报图，该预报系统不仅提高了短临预报的准确率，还延长了短临降雨的预报时效；进一步地，本发明提供的一种短临降水的预报系统还通过通道混洗和上、下采样共享参数机制，从而减少了网络的参数量、降低计算成本。
53.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。