基于深度学习的天气雷达阵风锋自动识别系统

本申请涉及天气雷达阵风锋的自动检测与预警技术领域，公开了基于深度学习的天气雷达阵风锋自动识别系统，包括：雷达数据采集与预处理模块，用于从天气雷达设备采集雷达回波数据，并对数据进行格式转换，将其从极坐标格式转换为笛卡尔坐标格式，同时进行雷达反射率值的归一化处理；特征提取与区域候选生成模块，采用深度卷积神经网络对雷达图像进行特征提取，并通过区域候选网络生成目标区域候选框，所述区域候选网络包括分类分支与回归分支。本发明通过深度学习的目标检测与掩码分割技术，实现了快速、精准的阵风锋识别，显著提高了检测的稳定性与鲁棒性，动态报警阈值计算与趋势分析有效减少误报漏报，提升了报警的准确性和时效性。