摘要
本发明提供了一种人工智能驱动的台风路径动态追踪方法及系统,系统包括运行环境、数据控制程序和台风定位程序,数据控制程序负责管理数据流输入和输出,包括初始坐标处理、气象数据预处理以及数据后处理过程,通过循环迭代更新路径追踪坐标,最终输出完整的台风追踪数据,台风定位程序则采用三层递进式处理架构,包括动态窗口追踪、多尺度特征融合网络推理以及路径坐标生成。本发明有益效果:基于深度学习多尺度特征融合网络,能够准确、快速的利用数值天气预报资料完成台风路径的追踪,运行环境兼容GPU和CPU环境下的运行,且运行效率远高于传统的定位算法。
技术关键词
人工智能驱动
动态追踪方法
数值天气预报数据
索引
坐标
滑动窗口
深度学习模型
网格
多尺度特征
动态追踪系统
地面气象要素
双线性插值算法
纹理特征
输出特征
训练集
定位算法
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面部动作单元识别
面部表情变化
康复方法
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特征提取模块
拉拔系统
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深度强化学习
收割机
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空间模块
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