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公开(公告)号：CN119471862A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510051834.3
申请日：2025-01-14
Applicant: 安徽省公共气象服务中心
IPC: G01W1/10 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供一种基于GraphSAGE‑LSTM的大雾临近预报方法及系统，方法包括：采集原始气象数据，按照预置时间间隔、阈值数据，检测并剔除原始气象数据中的异常数据，得到适用气象数据；选取不少于2个适用大雾发生过程信息，采集时空信息，根据时空信息及适用气象数据以及适用大雾发生过程信息，处理得到时序数据，据以构建数据集；以气象观测站点作为图节点，利用预置逻辑以及节点间距离阈值，构建邻接矩阵，获取观测站点图结构；构建并利用归纳式图神经网络模型，处理得到周边气象要素的空间分布特征，据以处理得到大雾临近预报结果。本发明解决了难以有效提取站点数据之间的空间信息的技术问题。
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公开(公告)号：CN118469116B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410919201.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/047 , G01W1/10 , G06Q50/14 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种景点雾天能见度预报及路线推荐方法和系统，包括获取实时的景区多个景点的不同观赏位置的雾天能见度/时间数据曲线；获取预选的观赏景点的多个观赏位置信息；根据游客入口位置并基于多个观赏位置信息规划所有可能的观赏路线；基于所述所有可能的观赏路线获取游客到达每条观赏路线中各个观赏位置的时间数据；获取时间数据对应的雾天能见度数据；计算获得每个观赏位置的观赏度得分；将观赏度得分总和最大的对应的一条或多条观赏路线推送给游客。本发明解决了针对实时预测的雾的大小给游客推荐合适的观赏路线的问题，使得游客可以有更好的观景体验。
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公开(公告)号：CN113359868A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110697254.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) , 安徽省公共气象服务中心
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明涉及一种塔式发电辐射在定日镜到吸收器间折减计算方法，其包括：获取塔式太阳能电站定日镜所在高度的大气透射率，以及塔式太阳能电站吸收器所在高度的大气透射率；根据定日镜所在高度的大气透射率、吸收器所在高度的大气透射率，以及当前时刻的太阳高度角，计算定日镜到吸收器垂直距离内的大气透射率；根据定日镜到吸收器垂直距离内的大气透射率、定日镜到吸收器垂直距离以及定日镜到吸收器水平距离，计算定日镜到吸收器直线距离内的大气透射率；根据定日镜到吸收器直线距离内的大气透射率计算定日镜到吸收器太阳辐射能量的折减系数。
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公开(公告)号：CN117111182A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311352643.8
申请日：2023-10-19
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G01W1/10 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N20/00
Abstract: 基于气块反向追踪的大雾短期预报方法，属于气象预报技术领域，包括以下步骤：S100:大雾分区；S200:选取预报因子；S300:样本处理；S400:建立预报模型；S500：评估计算；本发明从大雾形成机理的角度出发，利用客观方法来完成大雾分区，将出雾一致的站点划分到同一个区域，对每一个预报位置采用追踪气块的方式，获取起报时刻气块位置、气象参数等信息，与其他影响大雾出现的气象条件一起作为影响大雾形成的关键气象因子，采用多种机器学习方法进行训练，彼此间通过对训练集和测试集的预报准确性进行对比，选取预报准确率最高的模型作为最终模型，再利用最终模型通过输入实时气象数据进行大雾短期预报，提高了大雾短期预报的时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN113359868B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110697254.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心) , 安徽省公共气象服务中心
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明涉及一种塔式发电辐射在定日镜到吸收器间折减计算方法，其包括：获取塔式太阳能电站定日镜所在高度的大气透射率，以及塔式太阳能电站吸收器所在高度的大气透射率；根据定日镜所在高度的大气透射率、吸收器所在高度的大气透射率，以及当前时刻的太阳高度角，计算定日镜到吸收器垂直距离内的大气透射率；根据定日镜到吸收器垂直距离内的大气透射率、定日镜到吸收器垂直距离以及定日镜到吸收器水平距离，计算定日镜到吸收器直线距离内的大气透射率；根据定日镜到吸收器直线距离内的大气透射率计算定日镜到吸收器太阳辐射能量的折减系数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107705330B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710924014.6
申请日：2017-09-30
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于道路摄像头的能见度智能估测方法，包括数据采集步骤、失真图像过滤步骤和分析模型构建步骤。实现对道路图像区域内图像特征分析以及能见度值估测，覆盖面广，并减少设备和人力成本，充分利用道路摄像头监控视频图像，实现了过滤失真图像和测算图像中能见度值，弥补了能见度仪器覆盖面不足和因仪器故障偶有数据失真等问题，从另外一方面验证能见度仪器坏损问题。
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公开(公告)号：CN119785316A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510266871.6
申请日：2025-03-07
Applicant: 安徽省公共气象服务中心 , 安徽气象信息有限公司
IPC: G06V20/56 , B60W50/14 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V20/58 , G01W1/02
Abstract: 本发明涉及天气数据处理技术领域，具体涉及一种冰雪路面识别方法及装置，所述方法包括通过车载摄像头获取道路可见光视频与热红外视频，基于可见光视频与热红外视频获取图像数据和车道线数据；向路侧气象站发送请求，获取路侧气象站的气象数据；基于如下算式计算每个车道的总分：积雪总分i=第一图像数据得分i×w1+第一气象数据得分i×w2+第一车道线数据得分i×w3，i表示第i车道；当积雪总分i≥0.7时，判定为积雪路面；当有积雪总分小于0.7的车道时，向驾驶员推荐该车道，当所有车道积雪总分均≥0.7，向驾驶员推荐总分最低的车道。本发明不需要沿道路布设大量传感器，同时结合车道线信息提升了识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117557919A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311342753.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心) , 安徽气象信息有限公司
Abstract: 融合FY‑4A卫星与站点观测数据的雾区识别系统，属于雾区系统技术领域，为了解决站点单站监测结果精度高，但受经济、地理环境等因素制约，部分交通线路能见度监测站点数量不足如国省道、江河湖面等，大雾监测受限的问题；本申请通过雾区数字化子系统流程化输出基于卫星数据以及站点数据联合下的雾区格点文件，以及通过数字化提取子系统汲取雾区数字化子系统中的各个数据进行多元学习建模，最后达到使用站点能见度观测数据对模型计算结果进行订正，完善雾区识别结果的准确性的目的。
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公开(公告)号：CN118469116A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410919201.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 安徽省公共气象服务中心(安徽省突发公共事件预警信息发布中心)
IPC: G06Q10/047 , G01W1/10 , G06Q50/14 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种景点雾天能见度预报及路线推荐方法和系统，包括获取实时的景区多个景点的不同观赏位置的雾天能见度/时间数据曲线；获取预选的观赏景点的多个观赏位置信息；根据游客入口位置并基于多个观赏位置信息规划所有可能的观赏路线；基于所述所有可能的观赏路线获取游客到达每条观赏路线中各个观赏位置的时间数据；获取时间数据对应的雾天能见度数据；计算获得每个观赏位置的观赏度得分；将观赏度得分总和最大的对应的一条或多条观赏路线推送给游客。本发明解决了针对实时预测的雾的大小给游客推荐合适的观赏路线的问题，使得游客可以有更好的观景体验。
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公开(公告)号：CN113887532A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111362944.X
申请日：2021-11-17
Applicant: 安徽省公共气象服务中心
Abstract: 本发明涉及一种基于场景分类的高速公路积雪图像识别与订正方法，具体步骤如下：((1)对高速公路路面进行图像采集；(2)将采集的图像按照图像光照条件分为不同场景，挑选一部分包含不同场景的图像，并对挑选的图像进行场景类型标注，形成场景识别数据集；(3)对积雪覆盖进行等级划分，并对采集图像进行积雪覆盖等级标注；(4)构建深度神经网络模型并对网络参数进行训练；(5)对积雪图像识别结果订正。本发明能够利用交通摄像头采集的视频图像准确识别高速公路路面积雪覆盖程度，相比传统积雪监测设备，具有低成本、高精度的优势。
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