降雨识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质与流程

本公开涉及人工智能，具体为计算机视觉、深度学习、大数据等，可应用于智慧城市、应急管理等场景，尤其涉及一种降雨识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、降雨识别是天气部门的重要研究方向，降雨识别可用于天气预报，以便于人们出行，并且，通过降雨识别还可以及时识别出暴雨等气象灾害，保障公共安全。

2、相关技术中，通常是基于气象观测站的数据进行降雨识别。

技术实现思路

1、本公开提供了一种降雨识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质。

2、根据本公开的一方面，提供了一种降雨识别方法，包括：对目标摄像头采集的目标视频进行处理，以获得初始降雨识别结果；确定与所述目标摄像头之间的距离满足预设条件的目标雨量站，并获取所述目标雨量站的目标雨量数据；基于所述初始降雨识别结果和所述目标雨量数据，确定目标降雨识别结果。

3、根据本公开的另一方面，提供了一种降雨识别模型的训练方法，包括：在第一样本集中，获取视频样本和所述视频样本的正样本；若所述视频样本的降雨类别满足预设条件，在第二样本集中获取所述视频样本的负样本；所述第二样本集与所述第一样本集不同，且所述第二样本集中样本的降雨类别与所述视频样本的降雨类别不同；采用降雨识别模型，分别对所述视频样本、所述正样本和所述负样本进行处理，以分别获得第一预测降雨识别结果、第二预测降雨识别结果和第三预测降雨识别结果；基于所述第一预测降雨识别结果、所述第二预测降雨识别结果和所述第三预测降雨识别结果，构建损失函数；基于所述损失函数，调整所述降雨识别模型的模型参数。

4、根据本公开的另一方面，提供了一种降雨识别装置，包括：处理模块，用于对目标摄像头采集的目标视频进行处理，以获得初始降雨识别结果；获取模块，用于确定与所述目标摄像头之间的距离满足预设条件的目标雨量站，并获取所述目标雨量站的目标雨量数据；确定模块，用于根据所述初始降雨识别结果和所述目标雨量数据，确定目标降雨识别结果。

5、根据本公开的另一方面，提供了一种降雨识别模型的训练装置，包括：第一获取模块，用于在第一样本集中，获取视频样本和所述视频样本的正样本；第二获取模块，用于若所述视频样本的降雨类别满足预设条件，在第二样本集中获取所述视频样本的负样本；所述第二样本集与所述第一样本集不同，且所述第二样本集中样本的降雨类别与所述视频样本的降雨类别不同；处理模块，用于采用降雨识别模型，分别对所述视频样本、所述正样本和所述负样本进行处理，以分别获得第一预测降雨识别结果、第二预测降雨识别结果和第三预测降雨识别结果；构建模块，用于根据所述第一预测降雨识别结果、所述第二预测降雨识别结果和所述第三预测降雨识别结果，构建损失函数；调整模块，用于根据所述损失函数，调整所述降雨识别模型的模型参数。

6、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一方面的任一项所述的方法。

7、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。

8、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面的任一项所述的方法。

9、根据本公开的技术方案，可以提高降雨识别准确度。

10、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种降雨识别方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对目标摄像头采集的目标视频进行处理，以获得初始降雨识别结果，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述初始降雨识别结果和所述目标雨量数据，确定目标降雨识别结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述修正降雨识别结果和所述目标雨量数据，确定所述目标降雨识别结果，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述目标雨量数据，确定每种降雨类别的第二投票数，包括：

6.一种降雨识别模型的训练方法，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，

8.一种降雨识别装置，包括：

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述处理模块进一步用于：

10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述确定模块进一步用于：

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述确定模块进一步用于：

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述确定模块进一步用于：

13.一种降雨识别模型的训练装置，包括：

14.根据权利要求13所述的装置，其中，

15.一种电子设备，包括：

16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种降雨识别及模型训练方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、深度学习、大数据等技术领域，可应用于智慧城市、应急管理等场景。降雨识别方法包括：对目标摄像头采集的目标视频进行处理，以获得初始降雨识别结果；确定与所述目标摄像头之间的距离满足预设条件的目标雨量站，并获取所述目标雨量站的目标雨量数据；基于所述初始降雨识别结果和所述目标雨量数据，确定目标降雨识别结果。本公开可以提高降雨识别准确度。

技术研发人员：沈智勇,陆勤,龚建
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17