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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市銳明像素科技有限公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的異常天氣識別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120182788B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510549910.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的異常天氣識別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品是由王鵬;張凱;劉加美設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)的異常天氣識別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的異常天氣識別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品。該識別方法通過天氣識別模型在骨干網(wǎng)絡(luò)設(shè)置C2fPRFF模塊，通過堆疊的PRFFBlock漸進(jìn)融合來提取多尺度的感受野特征，增強(qiáng)模型對上下文信息的理解。頸部網(wǎng)絡(luò)設(shè)置有EGMA模塊，可結(jié)合通道注意力和空間注意力子模塊，并加入通道洗牌操作，有效提升特征的表達(dá)能力，幫助模型更好地應(yīng)對圖像質(zhì)量差和前景背景難以區(qū)分的問題。此外，通過引入新設(shè)計的聚焦融合交并比損失能夠優(yōu)化目標(biāo)檢測的定位精度和模型的收斂速度，特別是在復(fù)雜背景和干擾條件下，提高了模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。綜合三個方面的改進(jìn)，可使得天氣識別模型在惡劣環(huán)境下的檢測性能和可靠性顯著提升。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的異常天氣識別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的異常天氣識別方法，其特征在于，包括： 基于預(yù)先訓(xùn)練完成的天氣識別模型的骨干網(wǎng)絡(luò)對待檢測圖像進(jìn)行特征提取，得到圖像特征；所述待檢測圖像包括氣象信息； 基于所述天氣識別模型的頸部網(wǎng)絡(luò)對所述圖像特征進(jìn)行融合，得到目標(biāo)融合特征； 基于所述天氣識別模型的檢測網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)融合特征進(jìn)行檢測，得到所述待檢測圖像中異常天氣的檢測結(jié)果； 其中，所述頸部網(wǎng)絡(luò)設(shè)置有EGMA模塊，所述EGMA模塊基于至少兩種注意力機(jī)制增強(qiáng)天氣特征的表達(dá)能力全局關(guān)聯(lián)強(qiáng)度； 所述EGMA模塊包括通道感知調(diào)制子模塊、ECA子模塊、跨通道的空間注意力子模塊及ESA子模塊，針對輸入所述EGMA模塊的第一輸入特征： 通過所述通道感知調(diào)制子模塊對所述第一輸入特征執(zhí)行通道特征增強(qiáng)操作，得到第一增強(qiáng)特征； 通過所述ECA子模塊對第一增強(qiáng)特征執(zhí)行通道注意力操作，得到第二增強(qiáng)特征； 通過所述跨通道的空間注意力子模塊對所述第二增強(qiáng)特征執(zhí)行跨通道的空間注意力操作，得到多注意力增強(qiáng)特征； 所述ESA子模塊對所述多注意力增強(qiáng)特征執(zhí)行空間注意力操作，得到所述第一輸入特征對應(yīng)的第一輸出特征； 所述通道感知調(diào)制子模塊包括維度置換層、雙層的多感知機(jī)層、逆維度置換層、激活函數(shù)層及第一加權(quán)層；所述通過所述通道感知調(diào)制子模塊對所述第一輸入特征執(zhí)行通道特征增強(qiáng)操作，得到第一增強(qiáng)特征，包括： 通過所述維度置換層對所述第一輸入特征的各維度參數(shù)進(jìn)行置換，得到展平空間特征； 通過第一層所述多感知機(jī)層對所述展平空間特征執(zhí)行通道壓縮操作非線性激活操作，得到壓縮特征； 通過第二層所述多感知機(jī)層對所述壓縮特征執(zhí)行通道擴(kuò)充操作，得到與所述展平空間特征的維度匹配的第一擴(kuò)展特征； 通過所述逆維度置換層對所述第一擴(kuò)展特征的各維度參數(shù)進(jìn)行逆置換，得到各維度參數(shù)與所述第一輸入特征匹配的重建特征； 通過所述激活函數(shù)層對所述重建特征執(zhí)行線性激活操作，得到通道調(diào)制權(quán)重； 通過所述第一加權(quán)層基于所述通道調(diào)制權(quán)重對所述第一輸入特征執(zhí)行加權(quán)操作，得到所述第一增強(qiáng)特征； 所述跨通道的空間注意力子模塊包括通道洗牌層、CBR層、CBS層及第二加權(quán)層；所述跨通道的空間注意力子模塊對所述第二增強(qiáng)特征執(zhí)行跨通道的空間注意力操作，得到多注意力增強(qiáng)特征，包括： 通過所述通道洗牌層對所述第二增強(qiáng)特征執(zhí)行通道洗牌操作，得到重組特征； 通過所述CBR層對所述重組特征依次執(zhí)行通道壓縮操作、歸一化操作非線性變換操作，得到壓縮激活特征； 通過所述CBS層對所述壓縮激活特征依次執(zhí)行通道擴(kuò)展操作、歸一化操作線性激活操作，得到空間權(quán)重； 通過所述第二加權(quán)層基于所述空間權(quán)重對所述重組特征執(zhí)行加權(quán)操作，得到所述多注意力增強(qiáng)特征。

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