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龙图腾网获悉江西信息应用职业技术学院申请的专利一种防雷监测方法及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：CN120028887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510503203.0，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种防雷监测方法及系统是由彭志君;刘彦章;孙逊设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种防雷监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种防雷监测方法及系统，方法包括：获取往期大气加权温度数据集、往期雷云观测数据集及往期雷达回波数据集，以训练构建初始雷云预测神经网络，进而获取最终雷云预测神经网络；基于最终雷云预测神经网络获取若干个预测雷云图，将其转换为雷云网格图，并于雷云网格图中获取若干个雷暴网格区域；基于相邻时间帧下的雷云网格图中的雷暴网格区域获取预测雷暴移动路径，以进行防雷。通过最终雷云预测神经网络进行初步的雷暴预测，并通过预测雷云图获取预测雷暴移动路径，完成对雷暴的位置和时间的精准的预测结果，进而与被动防雷措施的结合，提升了防雷的精确性及防雷效果。

本发明授权一种防雷监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种防雷监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取与预测区域对应的往期大气加权温度数据集、往期雷云观测数据集及往期雷达回波数据集，所述往期大气加权温度数据集、所述往期雷云观测数据集及所述往期雷达回波数据集分别包括若干个连续时间帧下的往期大气加权温度、往期雷云观测图及往期雷达回波图； 所述获取与预测区域对应的往期大气加权温度数据集的步骤包括： 获取与预测区域对应的连续时间帧下的不同大气层的相对湿度及饱和水汽压； 在同一时间帧下，基于所述相对湿度及所述饱和水汽压获取对应的大气层的平均水汽压； 通过若干个所述平均水汽压获取所述往期大气加权温度，并将连续时间帧下的若干个所述往期大气加权温度组合为往期大气加权温度数据集； 构建初始雷云预测神经网络，所述初始雷云预测神经网络包括雷云预测模块、回波预测模块及温度预测模块，并基于所述往期大气加权温度数据集、所述往期雷云观测数据集及所述往期雷达回波数据集将所述初始雷云预测神经网络训练为最终雷云预测神经网络； 所述基于所述往期大气加权温度数据集、所述往期雷云观测数据集及所述往期雷达回波数据集将所述初始雷云预测神经网络训练为最终雷云预测神经网络的步骤包括： 通过所述往期雷达回波数据集及所述回波预测模块获取预测雷达回波图集； 通过所述往期大气加权温度数据集及所述温度预测模块获取预测大气加权温度集； 通过所述往期雷云观测数据集、所述预测雷达回波图集、所述预测大气加权温度集及所述雷云预测模块获取预测雷云图集； 通过所述预测雷云图集、真实雷云观测图集、所述预测大气加权温度集、真实大气加权温度集、所述预测雷达回波图集及真实雷达回波图集构建损失函数，基于所述损失函数校正所述雷云预测模块、所述回波预测模块及所述温度预测模块，以获取最终雷云预测神经网络； 基于所述最终雷云预测神经网络获取与预测区域对应的连续时间帧下的若干个预测雷云图，将所述预测雷云图转换为雷云网格图，并于所述雷云网格图中获取若干个雷暴网格区域； 基于相邻时间帧下的所述雷云网格图中的所述雷暴网格区域获取预测雷暴移动路径，基于所述预测雷暴移动路径进行防雷； 所述基于相邻时间帧下的所述雷云网格图中的所述雷暴网格区域获取预测雷暴移动路径的步骤包括： 获取前一时间帧下的所述雷云网格图中的每一所述雷暴网格区域至后一时间帧下的所述雷云网格图中的每一所述雷暴网格区域的网格距离； 基于若干个所述网格距离获取距离阈值，将所述网格距离与所述距离阈值进行比对，将小于所述距离阈值的所述网格距离选定为移动子路径； 将若干个所述移动子路径串联为预测雷暴移动路径。

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