[01926510]一 种基于多尺度特征与梯度融合操作的云图识别方法

本专利对应产品 本专利重点用于云图识别系统 ，专注于气象观测领域中的云图特征提取与识 别。 主要技术优势 ：创新性地提出了基于多尺度特征与梯度融合操作的云图识别方法 ，通过分支网络减半 云图特征大小 ，有效增加了云图的多尺度特征信息 ，提高了云图的识别精度； 引入了梯度特征融合模块，

采用边缘轮廓提取算法Canny对每个密集块后的特征图提取梯度信息 ，并经过softmax转化为权重矩阵与特 征图做点乘操作 ，显著增强了云图的特征轮廓信息； 在模型中间将主线网络与分支网络对应大小位置的特 征图进行叠加 ，实现了特征的进一步增强 ，提高了云图识别的鲁棒性和准确性。

产业化前景 ：云图作为气象观测的重要数据来源 ，其准确识别对于天气预报、气候研究等领域具有重要 意义。然而 ，传统的云图识别方法往往依赖于人工经验 ，识别效率和准确性有限。 因此 ，研发高效、准确的 云图识别技术成为当前气象观测领域的迫切需求。 本专利提出的基于多尺度特征与梯度融合操作的云图识 别方法 ，能够自动提取云图的多尺度特征信息 ，并通过梯度特征融合模块增强云图的特征轮廓信息 ，从而提 高云图的识别精度和效率。该方法可广泛应用于天气预报、气候研究、航空安全等领域 ，为气象观测和预测 提供有力支持。 潜在市场规模（针对云图识别技术） 随着气象观测和预测技术的不断发展 ，云图识别技术 的应用领域也在不断拓展。 除了传统的天气预报和气候研究外 ，云图识别技术还可以应用于航空安全、环境 监测、农业气象服务等多个领域。 因此 ，云图识别技术的市场规模具有巨大的发展潜力。 以中国为例 ，随 着气象观测网络的不断完善和气象数据的不断积累 ，云图识别技术的市场需求将持续增长。 同时 ，随着人工 智能和大数据技术的快速发展 ，云图识别技术的性能和效。