一种基于云图像和毫米波云雷达数据融合的云状分类方法

本发明实施例公开了一种基于云图像和毫米波云雷达数据融合的云状分类方法，该方法包括：构建视觉子网络，得到基于训练云图像的视觉特征；构建毫米波云雷达子网络，得到基于训练毫米波云雷达观测值的指标令牌及学习长距离依赖关系之后的指标特征；构建多模态融合子网络，得到两者特征融合之后的融合特征及云最终特征；构建损失计算模块，利用损失值对于由上述子网络组成的云状分类模型优化，得到最优云状分类模型；利用最优云状分类模型得到云状分类结果。本发明充分利用Transformer模块的优势，学习云的外观信息和内部结构，最终融合二者特征来表示云，进一步提高了云状的分类正确率。