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CN113296072B - 一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统 - Google Patents

一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统 Download PDF

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CN113296072B CN202110565886.4A CN202110565886A CN113296072B CN 113296072 B CN113296072 B CN 113296072B CN 202110565886 A CN202110565886 A CN 202110565886A CN 113296072 B CN113296072 B CN 113296072B
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Abstract

本发明公开一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统，涉及深度学习技术。针对现有技术中人工预测工作量大等问题提出本方案，建立历史雷暴大风标准数据集及标准图像数据；组成YOLO标签数据集；利用YOLO标签数据集构建YOLOv3模型；输入实时的多普勒雷达反射率拼图数据至YOLOv3模型进行识别；得出识别结果后采集自动站雷暴大风实况数据进行对比分析验证。优点在于，具有客观化、精细化、网格化特点，可大大降低劳动强度，提升雷暴大风识别精细化程度。采用多层雷达数据，充分考虑了雷达回波的垂直结构，可有效区分雷暴大风与其他强对流类型。采用了目前最先进的深度学习技术，通过海量雷达数据的训练、测试、检验，可提高雷暴大风识别效率。

Description

一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统
技术领域
本发明涉及深度学习技术，尤其涉及一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统。
背景技术
雷暴大风是由中小尺度系统产生的强对流天气之一，常常造成工棚、广告牌、树木倒塌等重大灾害，包括重大财产损失、甚至人员伤亡等。因其突发性、局地性和尺度小，多普勒天气雷达是雷暴大风最主要的监测设备。主要根据多普勒雷达反射率因子强度回波特征、径向速度特征、自动站实况监测等进行雷暴大风的识别预警，包括反射率因子强度、回波移动速度等。而这些与雷暴大风相关的雷达特征的识别，目前主要依靠值班预报员人工监测和判识；这样的监测识别手段存在不少问题：(1)纯人工监测识别工作量大、耗时长，难以应对大范围、遍地开花式或局地生消迅速的雷暴大风天气过程；(2)预报员经验水平参差不齐，经验不足人员易漏判雷暴大风天气。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统，以解决上述现有技术存在的问题。
本发明所述基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法，包括以下步骤：
S1、建立指定地区过去若干年的雷暴大风标准数据集以及对应的标准图像数据；
S2、以雷暴大风标准数据集以及对应的标准图像数据组成YOLO标签数据集；
S3、利用YOLO标签数据集构建YOLOv3模型；
S4、输入实时的多普勒雷达反射率拼图数据至所述YOLOv3模型进行识别；
S5、得出雷暴大风自动识别结果；
S6、采集自动站雷暴大风实况数据与自动识别结果进行对比分析验证。
所述标准图像数据是多普勒雷达数据产品，包含21层反射率因子拼图、组合反射率因子拼图，拼图产品分辨率为0.01°×0.01°。
建立所述的雷暴大风标准数据集的时候，剔除台风、冷空气过程产生的非对流性大风和海拔高于海拔高度阈值的观测记录。
所述海拔高度阈值是100米。
所述步骤S2中，雷暴大风标准数据包含2-9公里高度，每层之间间隔0.5公里，共9层的雷达拼图数据；将雷达拼图数据转换为416×416像素的图像产品，并分割成13×13的网格。
所述步骤S3中，将YOLO标签数据集按比例分为训练集、验证集和测试集；
利用训练集进行YOLOv3模型训练；利用验证集对训练后的YOLOv3模型进行调整，检查是否完成迭代，没有完成继续返回训练；完成迭代就利用测试集测试模型效果是否达到预设标准，没有达到预设标准就通过手动调整部分超级参数后重新返回模型训练，达到预设标准就保存YOLOv3模型。
一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别系统，包括输入单元、运算单元和输出单元；
所述输入单元用于输入实时的多普勒雷达反射率拼图数据；
所述运算单元用于利用所述雷暴大风自动识别方法进行识别运算；
输出单元用于输出识别后的结果。
本发明所述基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法及系统，其优点在于，具有客观化、精细化、网格化特点，可大大降低劳动强度，提升雷暴大风识别精细化程度。采用多层雷达数据，充分考虑了雷达回波的垂直结构，可有效区分雷暴大风与其他强对流类型。采用了目前最先进的深度学习技术，通过海量雷达数据的训练、测试、检验，可提高雷暴大风识别效率。
附图说明
图1是本发明所述雷暴大风自动识别方法流程示意图。
图2是本发明所述雷暴大风自动识别方法的YOLO标签数据集生成流程示意图。
图3是本发明所述雷暴大风自动识别方法的YOLOv3模型构建流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明所述基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法。
建立广东省2012年-2019年雷暴大风标准数据集。包括广东省2012年-2019年雷暴大风自动站实况资料(剔除台风、冷空气过程产生的非对流性大风和海拔高于100米的观测记录)，对应的多普勒雷达数据产品，即21层反射率因子拼图、组合反射率因子拼图，拼图产品分辨率为0.01°×0.01°。
用YOLOv3(darknet53)模型建立识别算法，并评估识别效果。将2-9公里高度，间隔0.5公里，共9层的雷达拼图数据转换为416×416像素的图像产品，并分割成13×13的网格，针对每个网格均进行目标检测识别。依据自动站雷暴大风实况获取雷暴大风经纬度，设定16×16km影响范围，形成大风标签，并与图像产品对应，得到雷达图像与大风标签的数据集。将数据集分成训练集(Train)、验证集(Valid)和测试集(Test)，数据集作为模型算法输入，输出即为检测到的目标格点-雷暴大风。利用训练集训练模型，利用测试集测试模型算法，并根据测试结果调整超参数优化算法。识别结果评估采用精确率、准确率、空报率、漏报率、召回率等指标，其中算法识别检测到雷暴大风的格点内存在雷暴大风实况即为命中，识别格点内无雷暴大风实况为空报，未识别到格点但存在雷暴大风实况为漏报，未识别到格点也无大风实况为反命中。
YOLOv3模型算法的识别效果达到最优后保存作为最终确立的识别算法，并输入雷达数据产品，如多普勒雷达反射率拼图数据，生成基于经纬度网格点的雷暴大风识别产品。
本发明所述基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别系统是直接应用所述雷暴大风自动识别方法进行产品识别，包括输入单元、运算单元和输出单元。
所述输入单元用于输入实时的多普勒雷达反射率拼图数据；
所述运算单元用于利用所述雷暴大风自动识别方法进行识别运算；
输出单元用于输出识别后的结果。
对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立指定地区过去若干年的雷暴大风标准数据集以及对应的标准图像数据；
S2、以雷暴大风标准数据集以及对应的标准图像数据组成YOLO标签数据集；
S3、利用YOLO标签数据集构建YOLOv3模型；
S4、输入实时的多普勒雷达反射率拼图数据至所述YOLOv3模型进行识别；
S5、得出雷暴大风自动识别结果；
S6、采集自动站雷暴大风实况数据与自动识别结果进行对比分析验证；
所述标准图像数据是多普勒雷达数据产品，包含21层反射率因子拼图、组合反射率因子拼图，拼图产品分辨率为0.01°×0.01°；
建立所述的雷暴大风标准数据集的时候，剔除台风、冷空气过程产生的非对流性大风和海拔高于海拔高度阈值的观测记录；
所述海拔高度阈值是100米；
所述步骤S2中，雷暴大风标准数据包含2-9公里高度，每层之间间隔0.5公里，共9层的雷达拼图数据；将雷达拼图数据转换为416×416像素的图像产品，并分割成13×13的网格；
所述步骤S3中，将YOLO标签数据集按比例分为训练集、验证集和测试集；
利用训练集进行YOLOv3模型训练；利用验证集对训练后的YOLOv3模型进行调整，检查是否完成迭代，没有完成继续返回训练；完成迭代就利用测试集测试模型效果是否达到预设标准，没有达到预设标准就通过手动调整部分超级参数后重新返回模型训练，达到预设标准就保存YOLOv3模型。
2.一种基于YOLOv3模型的雷暴大风自动识别系统，其特征在于，包括输入单元、运算单元和输出单元；
所述输入单元用于输入实时的多普勒雷达反射率拼图数据；
所述运算单元用于利用权利要求1所述雷暴大风自动识别方法进行识别运算；
输出单元用于输出识别后的结果。
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