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龍圖騰網獲悉國家海洋環境預報中心申請的專利一種衛星云圖海上天氣系統識別方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119919831B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510405266.2，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種衛星云圖海上天氣系統識別方法、裝置、設備及介質是由蘇博;王明清;王九江;于文灝設計研發完成，并于2025-04-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種衛星云圖海上天氣系統識別方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種衛星云圖海上天氣系統識別方法、裝置、設備及介質，涉及海上天氣系統識別技術領域，該方法包括：預先以歷史衛星云圖作為輸入，以歷史衛星云圖中的海上天氣系統的位置信息作為標簽，對深度學習網絡模型進行訓練，得到訓練好的海上天氣系統識別模型，在實際應用中，獲取分析區域的衛星云圖，分析區域包括海洋區域，以衛星云圖作為輸入，利用訓練好的海上天氣系統識別模型對衛星云圖中的海上天氣系統進行標注，以對衛星云圖中的海上天氣系統進行識別，本申請能夠快速、準確、自動的識別衛星云圖中的海上天氣系統。

本發明授權一種衛星云圖海上天氣系統識別方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種衛星云圖海上天氣系統識別方法，其特征在于，所述衛星云圖海上天氣系統識別方法包括： 獲取分析區域的衛星云圖；所述分析區域包括海洋區域；所述衛星云圖包括可見光云圖和紅外云圖； 以所述衛星云圖作為輸入，利用訓練好的海上天氣系統識別模型對所述衛星云圖中的海上天氣系統進行標注，以對所述衛星云圖中的海上天氣系統進行識別；其中，所述訓練好的海上天氣系統識別模型是以歷史衛星云圖作為輸入，以歷史衛星云圖中的海上天氣系統的位置信息作為標簽，對深度學習網絡模型進行訓練所得到的模型；歷史衛星云圖中的海上天氣系統的位置信息通過歷史海上天氣系統分布圖表征，所述歷史海上天氣系統分布圖是對歷史地面天氣分析圖和歷史500hPa位勢高度圖中的海上天氣系統進行標注所生成的；所述海上天氣系統包括高壓中心、低壓中心、副熱帶高壓區域、低壓槽線、高壓脊線和赤道輻合帶； 所述深度學習網絡模型采用改進后的RT-DETR模型，改進后的RT-DETR模型是對RT-DETR模型進行改進所得到的模型，改進包括：將RT-DETR模型的骨干網絡中的卷積層替換為空間和通道重建卷積層，令RT-DETR模型的頸部網絡使用特征金字塔網絡，并將所述特征金字塔網絡中的卷積層替換為空間和通道重建卷積層；骨干網絡輸出的第三、四、五層特征圖分別記為FP3、FP4、FP5，將這些特征圖的通道數統一調整到256，得到FP3_Later、FP4_Later、FP5_Later，采用最近鄰插值法對FP5_Later進行上采樣，得到upsampled_FP5，并與FP4_Later進行橫向連接，得到融合后的merged_FP4，對merged_FP4進行上采樣并與FP3_Later進行橫向連接，得到融合后的merged_FP3，輸出多尺度特征圖，將多尺度特征圖輸入頸部網絡，輸出多尺度特征； 在對深度學習網絡模型進行訓練時，所用的損失函數包括分類損失函數和邊界框回歸損失函數，具體對所述分類損失函數和所述邊界框回歸損失函數進行加權求和，得到總損失，所述分類損失函數采用交叉熵函數，所述邊界框回歸損失函數采用SmoothL1函數； 總損失的計算公式為： ； 其中，為總損失；為超參數；為分類損失；為邊界框回歸損失； 分類損失的計算公式為： ； 其中，為樣本的數量；為類別的數量；為一個指示變量，如果樣本的真實類別是，則，否則，；為模型預測樣本屬于類別的概率； 邊界框回歸損失的計算公式為： ； 其中，為樣本的數量；為中心點坐標，為寬度，為高度；為SmoothL1函數；為模型預測的邊界框參數；為真實的邊界框參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國家海洋環境預報中心，其通訊地址為：100081 北京市海淀區大慧寺8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。