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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于深度学习的热带气旋尺度估计方法、装置和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116310855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211733402.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度学习的热带气旋尺度估计方法、装置和设备是由汪祥;徐建波;赵成武;王辉赞;朱俊星;周振雄设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的热带气旋尺度估计方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的热带气旋尺度估计方法、装置和设备。所述方法包括：构建包括热带气旋图像数据及其对应的热带气旋尺度记录数据的初始数据集，对初始数据集进行预处理得到最终数据集；将最终数据集分为验证集、训练集和测试集，并将验证集输入热带气旋尺度估计模型进行参数优化，将测试集中的热带气旋图像及其对应的热带气旋记录尺度输入优化后的模型，并通过最小化损失函数对模型进行训练，得到训练好的模型；最后根据测试集对训练好的模型进行性能测试，评估模型的性能。采用本方法能够从多源卫星数据中提取得到更多的热带气旋尺寸相关的有效特征，并通过构建的模型增强对有效特征的关注，提高热带气旋尺度估计的精度。

本发明授权基于深度学习的热带气旋尺度估计方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的热带气旋尺度估计方法，其特征在于，所述方法包括： 根据热带气旋图像数据及其对应的热带气旋尺度记录数据构建初始数据集，对所述初始数据集进行预处理，得到最终数据集；其中，所述热带气旋图像数据包括红外卫星数据和微波卫星数据；所述红外卫星数据包括红外窗口通道数据和水汽通道数据，所述微波卫星数据包括无源微波通道数据； 通过随机划分方法将所述最终数据集分为验证集、训练集和测试集，将所述验证集输入预先构建的热带气旋尺度估计模型进行参数优化，得到优化后的热带气旋尺度估计模型； 将所述测试集中的热带气旋图像及其对应的热带气旋记录尺度输入所述优化后的热带气旋尺度估计模型进行尺度估计，输出热带气旋估计尺度；其中，所述优化后的热带气旋尺度估计模型包括数据预处理模块、残差模块和通道空间双注意力模块和输出模块；根据所述数据预处理模块对输入的热带气旋图像进行预处理，得到预处理特征图；根据所述残差模块中堆叠的普通残差模块和改进残差模块对所述预处理特征图依次进行处理，得到残差模块处理后的特征图；根据所述通道空间双注意力模块对所述残差模块处理后的特征图进行双注意力加权，得到双注意力特征图；根据所述输出模块对所述双注意力特征图进行处理，输出所述热带气旋估计尺度； 将所述热带气旋估计尺度与所述热带气旋记录尺度输入预先构建的损失函数进行计算，通过最小化损失函数对所述优化后的热带气旋尺度估计模型进行训练，得到训练好的热带气旋尺度估计模型； 根据所述训练好的热带气旋尺度估计模型对所述测试集中的热带气旋图像进行尺度估计，得到估计的热带气旋尺度。

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