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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于时序阈值分割的风速预测方法、系统及介质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：CN119784786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411817860.4，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种基于时序阈值分割的风速预测方法、系统及介质是由吴茜;郑海力;罗元政;曾沛桐;何劲生;梁珈铭设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序阈值分割的风速预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明通过获取天气预报数值，分别构建气象特征数据与目标风速数据的灰度图像；基于所述目标风速数据灰度图像，执行二次阈值分割操作后得到四个数值区间的风速灰度图像；根据气象特征序列数据与目标风速序列数据，进行特征相关性分析，得到各气象特征与目标风速的影响值；通过所述影响值，对所述气象特征数据进行随机性筛选，基于所述输入数据与所述四个数值区间的风速灰度图像得到输入图像与输出图像的映射关系图像；将映射关系图像展开为时间序列数据后进行四个数值区间的目标风速序列预测并进行集成对比。本发明通过对图像进行二次阈值分割和气象特征随机性筛选，达到降低风速预测的不确定性，提高风速预测的精度与数值天气预报的准确性。

本发明授权一种基于时序阈值分割的风速预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时序阈值分割的风速预测方法，其特征在于，包括： 获取天气预报数值，分别构建气象特征数据与目标风速数据的灰度图像； 基于所述目标风速数据的灰度图像，执行二次阈值分割操作后得到四个数值区间的风速灰度图像，以表征四个非连续时间段的规律性风速序列； 根据气象特征序列数据与目标风速序列数据，进行特征相关性分析，得到各气象特征与目标风速的影响值； 通过所述影响值，对所述气象特征数据进行随机性筛选，构建至少一个特征矩阵，将所对应的气象特征灰度图像作为预测模型输入数据； 基于所述输入数据与所述四个数值区间的风速灰度图像得到输入图像与输出图像的映射关系图像；通过将所述映射关系图像展开为时间序列数据后，进行四个数值区间的目标风速序列预测并进行集成对比； 所述执行二次阈值分割操作后得到四个数值区间的风速灰度图像之前包括： 基于改进OTSU算法将所述目标风速数据灰度图像进行一次分割，以得到所述目标风速数据灰度图像的风速图像阈值； 若第一风速值大于等于风速图像阈值，则保留原值，并对小于风速图像阈值的风速值赋值为0，得到第一风速图像； 若第二风速值小于风速图像阈值，则保留原值，并对大于等于风速图像阈值的风速值赋值为0，得到第二风速图像； 对所述第一风速图像与所述第二风速图像分别采用改进OTSU算法进行二次分割后得到四个数值区间的风速灰度图像。

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