針對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣短臨預(yù)報(bào)的大范圍降水預(yù)報(bào)在國(guó)家氣象災(zāi)害防御中有十分重要的地位,對(duì)于國(guó)家農(nóng)業(yè)、重大社會(huì)活動(dòng)以及災(zāi)情防護(hù)上都有迫切需求。雖然我國(guó)近幾年在強(qiáng)對(duì)流天氣短臨預(yù)報(bào)方面有很大進(jìn)展,但面對(duì)大范圍地區(qū)的降水預(yù)報(bào)仍面臨很大的挑戰(zhàn)。對(duì)于大范圍多維長(zhǎng)序列降水預(yù)報(bào)問(wèn)題,嘗試用深度學(xué)習(xí)的方法,提高大范圍降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。強(qiáng)對(duì)流云識(shí)別和強(qiáng)對(duì)流云運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)是大范圍強(qiáng)對(duì)流天氣短臨預(yù)報(bào)技術(shù)的關(guān)鍵點(diǎn)。本論文依托中國(guó)電子集團(tuán)公司第十四研究所所控橫向科研項(xiàng)目,針對(duì)大范圍降水預(yù)報(bào)中強(qiáng)對(duì)流云識(shí)別和運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn)開(kāi)展如下工作:1)分析大范圍降水預(yù)報(bào)的相關(guān)特性,研究強(qiáng)對(duì)流天氣短臨降水預(yù)報(bào)的原理,給出了通過(guò)多維長(zhǎng)序列強(qiáng)對(duì)流云識(shí)別和強(qiáng)對(duì)流云運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)來(lái)進(jìn)行大范圍降水預(yù)報(bào)的方法。2)針對(duì)模型需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過(guò)對(duì)全國(guó)多站點(diǎn)雷達(dá)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)、可降水量等數(shù)據(jù)分析處理制作模型所需要的數(shù)據(jù)集。3)針對(duì)大范圍衛(wèi)星云圖中強(qiáng)對(duì)流云識(shí)別精度低、效果差的情況,提出基于圖像語(yǔ)義分割的強(qiáng)對(duì)流云識(shí)別模型,通過(guò)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象圖像深層次特征,比傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方式更為精確,也更適用于強(qiáng)對(duì)流云識(shí)別模型。4)針對(duì)多維長(zhǎng)序列的強(qiáng)對(duì)流云運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文區(qū)域分裂合并算法主要的應(yīng)用場(chǎng)景是針對(duì)復(fù)雜的圖像，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于算法復(fù)雜，計(jì)算量大，從而分割速度較慢，同時(shí)產(chǎn)生的結(jié)果也會(huì)有邊界模糊甚至是割裂的情況。因此面對(duì)不同的情況，往往是結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)算法和區(qū)域分割算法。尤其是針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景或者先驗(yàn)知識(shí)缺乏的情況，兩種算法的結(jié)合產(chǎn)生的分割效果較為理想。3.基于邊緣檢測(cè)的分割方法基于邊緣檢測(cè)的分割方法是指圖像分割結(jié)果是一組覆蓋整個(gè)圖像的子區(qū)域集合，通常同一區(qū)域中的像素顏色、強(qiáng)度或者紋理相似，而相鄰的區(qū)域之間像素點(diǎn)具有不連續(xù)性。邊緣檢測(cè)就是檢測(cè)圖像的結(jié)構(gòu)或者灰度級(jí)突然發(fā)生變化的位置,在圖像處理過(guò)程中，圖像中的邊緣部位的灰度值，一般只有屋頂型和階躍型兩種變化形式，因此邊緣檢測(cè)分割方法就是捕捉圖像中出現(xiàn)這兩種變化的灰度值區(qū)域，進(jìn)行邊緣檢測(cè)。邊緣檢測(cè)技術(shù)一般可以分為兩種：串行邊緣檢測(cè)和并行邊緣檢測(cè)。串行邊緣檢測(cè)是通過(guò)對(duì)前像素的驗(yàn)證結(jié)果來(lái)判斷當(dāng)前像素是否屬于邊緣上；并行邊緣檢測(cè)是基于判斷當(dāng)前被檢測(cè)的像素和像素相鄰的像素。由于邊界像素點(diǎn)具有不連續(xù)性，所以該位置的導(dǎo)數(shù)的一階為極值點(diǎn)二階經(jīng)過(guò)零點(diǎn)。大部分的邊緣檢測(cè)算法主要是根據(jù)這兩個(gè)微分算子的特性針對(duì)圖像進(jìn)行分割，常見(jiàn)的根據(jù)梯度設(shè)計(jì)的多種微分算子有：Roberts算法、Sobel算法、Prewitt算法、Kirsch算法、Laplacian算法等。圖2-1幾種邊緣檢測(cè)算法效果示意圖10

第二章深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論基礎(chǔ)概述（convolutionallayer），激勵(lì)層（ReLUlayer）、池化層（poolinglayer）、全連接層（Fullyconnectedlayer）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本流程圖如圖2-3所示。圖2-3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本流程圖1.卷積層卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，主要是針對(duì)輸入層輸入的數(shù)據(jù)，通過(guò)若干的卷積核對(duì)數(shù)據(jù)的不同特征進(jìn)行提齲一般而言，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有多個(gè)不同的類(lèi)型的卷積核，可針對(duì)不同的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取生成特征圖(featuremap)，例如：顏色、角度、邊緣等特征。同時(shí)卷積核也是可學(xué)習(xí)的，深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)卷積層可以提取圖像中由簡(jiǎn)單到復(fù)雜的特征。特征圖中每個(gè)神經(jīng)元都與前一層中位置接近區(qū)域的多個(gè)神經(jīng)元相連，區(qū)域的大小取決于卷積核的大小，也就是所謂的感受野（receptivefield）。卷積層中主要包括的超參數(shù)據(jù)有三種：卷積核的大小，移動(dòng)的步長(zhǎng)和圖像填充的范圍。其中卷積核的大小決定了每次提取信息的復(fù)雜度，往往是小于輸入數(shù)據(jù)尺寸的矩形數(shù)據(jù)提取框；移動(dòng)的步長(zhǎng)則是指卷積核兩次卷積操作之間的距隔，圖像填充則是保證卷積核滑動(dòng)窗口正好能滑動(dòng)到圖像邊界，這三個(gè)參數(shù)共同決定了輸出特征圖的尺寸。卷積操作如圖2-4所示。圖2-4卷積操作示意圖13

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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