Observatoire météorologique central : le système de surveillance et de prévision des typhons basé sur l'IA a été initialement achevé

Selon l'actualité du 6 juin, l'Observatoire météorologique central a annoncé aujourd'hui avoir dans un premier temps construit un système de surveillance et de prévision des typhons basé sur l'intelligence artificielle. Ce système peut fournir un soutien technique important pour améliorer l'intelligence des activités de surveillance et de prévision des typhons de mon pays et pour développer l'activité des cyclones tropicaux dans plusieurs zones maritimes du monde.

Qian Qifeng, directeur adjoint du Centre de prévision des typhons et de météorologie maritime de l'Observatoire météorologique central, a déclaré : « L'Observatoire météorologique central a lancé conjointement une série d'explorations de l'intelligence artificielle dans la surveillance et la prévision des typhons avec " ##🎜 🎜#

▲Source de l'image Administration météorologique de Chine

Sur la base de la détection de cibles par images satellite profondes, l'Observatoire météorologique central a proposé une solution pour résoudre la difficulté de faibles capacités d'identification des vortex de typhon. Le modèle de détection de cible itératif multi-échelle SSD (Single ShotMultiBox Detector) utilise le positionnement grossier et le positionnement fin du vortex de typhon pour identifier intelligemment les vortex de typhon sur des images de nuages ​​infrarouges contenant une grande quantité de bruit de nuage (vortex non typhon). informations) et localisez-le rapidement. Cette technologie a un taux de reconnaissance de près de 100 % pour les typhons et plus, et un taux de reconnaissance de 50 % à 80 % pour les vortex faibles (basse pression tropicale) sans caractéristiques de vortex évidentes.

Selon Zhou Guanbo, prévisionniste en chef du Centre de prévision des typhons et de météorologie maritime de l'Observatoire météorologique central, en établissant un modèle d'identification des vortex des typhons, un modèle intelligent d'intensité constante des typhons, un modèle de discrimination d'intensification rapide des typhons , etc., l'Observatoire météorologique central a initialement construit un modèle d'identification des vortex de typhons basé sur le système de surveillance et de prévision des typhons à intelligence artificielle fournit un soutien technique et une référence importants pour améliorer l'intelligence des activités de surveillance et de prévision des typhons de mon pays et développer rapidement le multi -affaires liées aux cyclones tropicaux océaniques.

L'Observatoire météorologique central a déclaré que « le Centre de prévision des typhons et de météorologie maritime de l'Observatoire météorologique central continuera de renforcer l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine de la surveillance et de la prévision des typhons » et de promouvoir davantage l'intégration des technologies artificielles. technologie de renseignement dans la surveillance, la prévision et les services des typhons, fournissant un support technique innovant pour une surveillance précise et une prévision précise des typhons mondiaux.

IT House a remarqué qu'en 2019, l'Observatoire météorologique central et l'Université des postes et télécommunications de Pékin ont proposé un modèle visuel intelligent de détermination de l'intensité des typhons de bout en bout, basé sur un neurone convolutionnel pré-entraîné. modèle d'apprentissage profond de réseau. Sur cette base, des données d'images de nuages ​​satellitaires sont extraites pour analyser les caractéristiques liées à l'intensité des typhons, puis un modèle de classification et un modèle de récupération basé sur la similarité sont construits sur la base des caractéristiques pour obtenir des résultats de décision. Enfin, en fusionnant les résultats de reconnaissance des deux modèles, l'intensité, la confiance et l'image nuageuse de référence du typhon ont été obtenues. Ce type de méthode d'apprentissage profond peut implicitement extraire des caractéristiques complexes et abstraites profondes dans les images grâce à l'analyse automatique et à l'apprentissage d'un grand nombre d'échantillons, et est désormais de plus en plus utilisé dans l'estimation de l'intensité des typhons.

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