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龙图腾网获悉北京新广视通科技集团有限责任公司申请的专利一种基于掩码流关键点检测的台风识别和风眼定位多任务系统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：CN116363458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310298420.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于掩码流关键点检测的台风识别和风眼定位多任务系统是由吴艳;冯韵菱;李志慧;徐雅静;李阳设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于掩码流关键点检测的台风识别和风眼定位多任务系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于掩码流关键点检测的台风识别和风眼定位多任务的系统，包括：收集红外云图，按预设的方式分为初始训练集和初始测试集；对所述初始训练集进行基于Mask算法的分图处理；使用所述分图处理后的训练集训练所述系统的模型，推理出台风的3个关键点坐标并与真实的3个关键点坐标进行比对来优化模型；使用所述初始测试集测试所述系统的模型。本发明的有益效果是：克服了传统气象学方法面临的计算繁杂的问题，提高了检测过程的速度和效率，提高了最终结果的准确性，明显的提升模型的检测精度。

本发明授权一种基于掩码流关键点检测的台风识别和风眼定位多任务系统在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码流关键点检测的台风识别和风眼定位多任务的系统，包括收集红外云图，将包含台风位置和风眼位置的红外云图进行台风位置标注和风眼位置标注，将所述红外云图的其中一部分作为初始训练集，将余下的包含台风位置和风眼位置的红外云图作为初始测试集，其特征在于：还包括以下步骤： 步骤1：对所述初始训练集进行基于Mask算法的分图处理； 步骤2：使用所述分图处理后的训练集训练所述系统的模型，推理出台风的3个关键点坐标并与真实的3个关键点坐标进行比对来优化模型； 步骤3：使用所述初始测试集测试所述系统的模型； 其中所述步骤1包括： 步骤1.1：将包含N个台风的红外云图复制为N份完全相同的红外云图复制图； 步骤1.2：对每一张红外云图复制图保留一个台风，且所述台风与其他红外云图复制图的台风完全不同，并将所述红外云图复制图的其余台风全部使用Mask算法进行掩码操作覆盖； 步骤1.3：将所述初始训练集的所有红外云图复制图的输入顺序进行随机打乱； 其中所述步骤2包括： 步骤2.1：将所述经过分图处理后的红外云图进行缩放处理，对缩放处理后的红外云图进行归一化处理，归一化后的矩阵表示为Vi,j∈[0,1]； 步骤2.2：将经过步骤2.1预处理后的红外云图输入系统的模型中的CNN骨干模型部分，提取出低级图像特征； 步骤2.3：将包含所述低级图像特征的图片分割为多个patch，将所述patch通过线性投影函数映射为d维嵌入层，输出为visualtokens，所述patch位置嵌入层p_e加入到所述visualtokens中，形成1D的token嵌入序列T＝[keypointtokens],[visualtokens]； 步骤2.4：将所述1D的token嵌入序列输入系统的模型中的Transformer模型部分，由所述系统的模型中的Transformer模型部分进行处理，推理出红外云图中台风的3个关键点的位置坐标，所述3个关键点的坐标为台风左上角坐标pmin＝xmin,ymin，台风的右下角坐标pmax＝xmin+w,ymin+h和该台风的风眼坐标peye＝xeye,yeye，其中，w代表图像中的台风的长度，h代表图像中的台风的高度； 步骤2.5：使用热力图回归的方式计算损失和优化系统的模型。

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