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公开(公告)号：CN119596240A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411653919.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京弘象科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种雷达数据处理方法、系统、设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：接收雷达数据处理任务，雷达数据处理任务对应有单部雷达算法或多部雷达算法；基于雷达数据处理任务对应的单部雷达算法或多部雷达算法，确定雷达数据处理任务对应的目标动态库及目标动态库的优先级；用多线程集成处理框架，以通过多线程集成处理框架，基于优先级为雷达数据处理任务对应的每个目标动态库分配目标线程；启动目标线程，以在启动的目标线程内调用其对应的目标动态库，通过目标动态库对待处理雷达数据进行加速处理，得到雷达数据处理任务对应的处理结果。本发明可以显著提升雷达数据处理的效率和实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117746581A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311688425.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京弘象科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种电网龙卷灾害的预警方法、装置、电子设备及介质，涉及灾害预警领域，该方法包括获取目标区域的微波辐射计数据，对计算得到的CIN(第一能量值)和CAPE(第二能量值)进行预测；根据龙卷径向风模型，对获取的雷达径向数据进行预测；通过龙卷外观特征模型，对获取电力设施顶部的图像数据进行预测；基于三个预测结果，至少存在两个预测结果为满足相应的预警条件，则通过工控机输出发生龙卷灾害的龙卷识别结果，并发布电网灾害预警。该方法解决了电网灾害预警时空精度不够高、灾情识别不够精准的技术问题，进而做到精准、及时地对电网龙卷灾害进行预警，为电网龙卷防范提供有力支持。
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公开(公告)号：CN116719002B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310987632.0
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京弘象科技有限公司
IPC: G01S7/41 , G01S13/95 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种定量降水估计方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及信息处理技术领域，本发明先获取目标地区在目标时间范围内的目标天气雷达数据，然后基于目标天气雷达数据和训练后的定量降水估测模型，得到初始降水估测结果，进而确定目标地区在目标时间范围内的格点定量降水估测结果；其中，定量降水估测模型用于通过捕捉相邻数据之间的时间依赖性和空间相关性进行定量降水反演。这样利用基于深度学习的时空序列模型训练得到的定量降水估测模型，对目标天气雷达数据进行定量降水反演，考虑了降水的时空依赖性，因此有效的提升了降水反演精度，缓解了现有技术中存在的因忽略降水的时空依赖性而导致的预报不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN116719002A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310987632.0
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京弘象科技有限公司
IPC: G01S7/41 , G01S13/95 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种定量降水估计方法、装置、电子设备及计算机存储介质，涉及信息处理技术领域，本发明先获取目标地区在目标时间范围内的目标天气雷达数据，然后基于目标天气雷达数据和训练后的定量降水估测模型，得到初始降水估测结果，进而确定目标地区在目标时间范围内的格点定量降水估测结果；其中，定量降水估测模型用于通过捕捉相邻数据之间的时间依赖性和空间相关性进行定量降水反演。这样利用基于深度学习的时空序列模型训练得到的定量降水估测模型，对目标天气雷达数据进行定量降水反演，考虑了降水的时空依赖性，因此有效的提升了降水反演精度，缓解了现有技术中存在的因忽略降水的时空依赖性而导致的预报不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN116108338B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310389454.1
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京弘象科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种针对粒子相态的动态集合识别方法和装置，涉及气象数据处理的技术领域，包括：获取待识别区域的历史气象数据，其中，气象数据包括：雷达基数据和地面气象站的逐小时温度数据；基于梯形隶属函数，构建初始相态识别方程组；基于历史气象数据，对初始相态识别方程组进行修正，得到局地相态识别方程组；在获取到待识别区域的当前气象数据之后，利用局地相态识别方程组和当前气象数据，确定出待识别区域的当前粒子相态识别结果，解决了现有的粒子相态识别方法局地性较强且识别准确率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116108338A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310389454.1
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京弘象科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种针对粒子相态的动态集合识别方法和装置，涉及气象数据处理的技术领域，包括：获取待识别区域的历史气象数据，其中，气象数据包括：雷达基数据和地面气象站的逐小时温度数据；基于梯形隶属函数，构建初始相态识别方程组；基于历史气象数据，对初始相态识别方程组进行修正，得到局地相态识别方程组；在获取到待识别区域的当前气象数据之后，利用局地相态识别方程组和当前气象数据，确定出待识别区域的当前粒子相态识别结果，解决了现有的粒子相态识别方法局地性较强且识别准确率较低的技术问题。
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