基于深度学习图像识别的冰雹观测方法和设备

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基于深度学习图像识别的冰雹观测方法和设备
申请号:CN202410995833
申请日期:2024-07-24
公开号:CN118941530A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种冰雹观测方法和设备,其中,方法包括:获取摄像装置拍摄冰雹收集平面的图像数据;识别并标注出含有冰雹的图像数据;识别出冰雹图像数据中的冰雹颗粒,得到冰雹数量;建立对应冰雹收集平面的图像坐标系与对应摄像装置的世界坐标系中像素点坐标关系;对像素点坐标关系作水平方向差值计算;计算两像素点在冰雹收集平面上的实际空间距离与世界坐标系的空间坐标的线性关系;计算冰雹颗粒对应在世界坐标系中的冰雹直径以及当前时刻的冰雹平均直径;根据冰雹收集平面收集的冰雹颗粒质量计算得到冰雹平均质量密度。本发明的技术方案能够更加全面的对冰雹颗粒的强度和性质进行观测。
技术关键词
深度学习图像识别 坐标系 像素点 观测方法 摄像装置 表达式 关系 数据 密度 图像识别模块 深度学习算法 存储计算机程序 观测系统 矩阵 感光元件 处理器