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申请/专利权人：中科三清科技有限公司;北京中科三清环境技术有限公司

摘要：本申请公开了一种天气对象识别方法、系统、介质及电子设备，方法包括：在目标地区的天气图中，裁剪存在天气对象的区域，得到目标区域图；将目标区域图输入预先训练的关键点识别模型，输出目标区域图对应的目标关键点序列；预先训练的关键点识别模型是基于各历史天气图对应的关键点序列训练生成的；根据目标关键点序列，生成目标区域图对应的目标天气对象。由于本申请中预先训练的关键点识别模型是基于各历史天气图对应的关键点序列训练生成的，各历史天气图对应的关键点序列的数量不同，使得该模型对于不同的天气图可输出各天气图专属的关键点序列，通过各天气图专属的关键点序列可构造出各天气图唯一的天气对象，从而提升了天气对象的识别精度。

主权项：1.一种天气对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：在目标地区的天气图中，裁剪存在天气对象的区域，得到所述目标地区对应的目标区域图；将所述目标区域图输入预先训练的关键点识别模型中，输出所述目标区域图对应的目标关键点序列；其中，所述预先训练的关键点识别模型是基于各历史天气图对应的关键点序列训练生成的；预先训练的关键点识别模型是能够确定出关键点的数学模型；根据所述目标关键点序列，生成所述目标区域图对应的目标天气对象；其中，所述在目标地区的天气图中，裁剪存在天气对象的区域之前，还包括：确定采集的各历史天气图中存在的待分析天气对象，得到所述各历史天气图对应的待分析天气对象；确定所述各历史天气图对应的待分析天气对象的第一坐标点序列；根据所述第一坐标点序列，生成所述待分析天气对象对应的贝塞尔曲线以及所述贝塞尔曲线的第二坐标点序列；根据所述第一坐标点序列与所述第二坐标点序列，计算所述各历史天气图对应的迭代损失值；根据所述迭代损失值，迭代出所述各历史天气图对应的关键点序列；根据所述各历史天气图对应的关键点序列进行模型训练，生成预先训练的关键点识别模型；其中，所述确定所述各历史天气图对应的待分析天气对象的第一坐标点序列，包括：计算所述各历史天气图对应的待分析天气对象在预设坐标系的纵坐标轴方向上的第一跨度；计算所述各历史天气图对应的待分析天气对象在所述预设坐标系的横坐标轴方向上的第二跨度；在所述第一跨度大于等于所述第二跨度的情况下，将所述待分析天气对象在所述预设坐标系的纵坐标轴上纵坐标最小的坐标点确定为起始点；或者，在第一跨度小于第二跨度的情况下，将所述待分析天气对象在所述预设坐标系的横坐标轴上横坐标最小的坐标点确定为起始点；从所述起始点开始，依次确定出所述待分析天气对象的坐标点，得到所述各历史天气图对应的第一坐标点序列；其中，所述根据所述第一坐标点序列，生成所述待分析天气对象对应的贝塞尔曲线以及所述贝塞尔曲线的第二坐标点序列，包括：将所述第一坐标点序列中的第一个坐标点和最后一个坐标点进行直线连接，得到所述待分析天气对象对应的目标线段；计算所述第一坐标点序列中距离所述目标线段最远的坐标点，得到所述待分析天气对象对应的目标分割点；将所述第一坐标点序列中第一个坐标点、最后一个坐标点以及所述目标分割点进行组合，得到所述待分析天气对象对应的曲线拟合点序列；根据所述待分析天气对象对应的曲线拟合点序列，拟合预设阶数的贝塞尔曲线，得到所述待分析天气对象对应的贝塞尔曲线；依次遍历所述待分析天气对象对应的贝塞尔曲线的坐标点，得到所述贝塞尔曲线的第二坐标点序列。

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