CN105242330B - 一种天气状况的检测方法、装置及移动终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种天气状况的检测方法、装置及移动终端，其中，方法包括：通过移动终端获取当地云的特征数据和户外光强，所述云的特征数据包括云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据；获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强，映射到天气状况的检测模型；将获取的所述云的特征数据和所述户外光强，代入所述检测模型，以检测出当地当前天气状况。本发明解决了无法查询用户所处地区的天气状况的问题，提高了用户获取天气状况的及时性与趣味性。

Description

一种天气状况的检测方法、装置及移动终端

技术领域

本发明属于移动终端技术领域，涉及一种天气状况的检测方法、装置及移动终端。

背景技术

随着移动时代的到来，手机已成为人们日常生活中不可或缺的工具，手机的移动特性，使其显得方便、高效。

目前，用户可以使用手机下载天气查询软件或天气时钟等，来查询城市天气状况。现在的天气查询软件或天气时钟虽然比较精准，但也只能查询一个城市的天气状况，如果用户身处一个小地区(比如一个村)，想要查询该地区的具体天气状况，但该地区名可能不在天气查询软件或天气时钟的查询范围内，因此，将无法查询到该地区的天气状况。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种天气状况的检测方法、装置及移动终端，以解决无法查询用户所处地区的天气状况的问题，提高用户获取天气状况的及时性与趣味性。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种天气状况的检测方法，包括：

通过移动终端获取当地云的特征数据和户外光强，所述云的特征数据包括云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据；

获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型；

将获取的所述云的特征数据和所述户外光强，代入所述检测模型，以检测出当地当前天气状况。

第二方面，本发明实施例提供了一种天气状况的检测装置，包括：

特征数据及光强获取模块，用于通过移动终端获取当地云的特征数据和户外光强，所述云的特征数据包括云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据；

检测模型获取模块，用于获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型；

特征数据及光强代入模块，用于将获取的所述云的特征数据和所述户外光强，代入所述检测模型，以检测出当地当前天气状况。

第三方面，本发明实施例提供了一种移动终端，所述移动终端包括上述第二方面所述的天气状况的检测装置。

本发明的有益效果是：本发明提供的一种天气状况的检测方法、装置及移动终端，在用户想要获取当地天气状况时，可以使用户通过移动终端获取当地云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据等云的特征数据和户外光强，移动终端将云的特征数据和户外光强代入预先建立的检测模型中，直接检测出当地当前天气状况，解决了无法查询用户所处地区的天气状况的问题，提高了用户获取天气状况的及时性与趣味性。

附图说明

下面将通过参照附图详细描述本发明的示例性实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其他特征和优点，附图中：

图1是本发明实施例一提供的天气状况的检测方法的流程示意图；

图2是本发明实施例一提供的云的特征数据及户外光强获取的流程示意图；

图3是本发明实施例一提供的检测模型建立的流程示意图；

图4是本发明实施例二提供的天气状况的检测方法的流程示意图；

图5是本发明实施例二提供的优选的天气状况的检测方法的流程示意图；

图6是本发明实施例三提供的天气状况的检测装置的结构框图；

图7是本发明实施例三提供的优选的天气状况的检测装置的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的天气状况的检测方法的流程示意图。该方法适用于移动终端用户身处乡镇等小地区时，使用移动终端检测当地天气状况的情况，该方法可以由天气状况的检测装置来执行，该装置可配置在移动终端中，且该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，该装置可通过点击移动终端上对应的应用程序的图标来启动。如图1所示，该方法包括：

步骤110、通过移动终端获取当地云的特征数据和户外光强。

现有的移动终端，例如手机，都带有摄像头和光感传感器，利用移动终端拍摄云的图像以及采集户外光强，从而获取到当地云的特征数据和户外光强。

具体的，参见图2，该步骤可包括步骤111～步骤113：

步骤111、获取移动终端向当地上空拍摄的至少一张图像。

本实施例中，在检测当地当前天气状况时，点击移动终端主界面上“分析天气”的应用图标，移动终端的摄像头自动开启，可以利用移动终端的摄像头向当地上空拍摄一张图像，直接获取该张图像来检测天气状况，也可以开启相机的连拍功能，向当地上空的同一方向或不同方向连拍多张图像，并获取全部图像，以检测出平均天气状况。

步骤112、基于图像识别技术，提取至少一张图像中云的特征数据。

其中，云的特征数据包括云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据。本实施例中将获取的至少一张图像转换成数字图像，利用图像识别技术，识别并提取出上述图像中云的特征数据。

步骤113、获取移动终端中的光感传感器采集到的户外光强。

多数手机都带有光感、红外发射/接收三合一传感器，本实施例只利用光感传感器来采集户外光强。

示例性的，在打开摄像头时，光感传感器自动开启，以实时采集户外光强。在用户向天空拍照时，同时获取图像与拍照时刻采集的户外光强。

步骤120、获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型。

本实施例中的检测模型可以由服务器根据历史气象数据建立后，发送给移动终端，也可以由移动终端根据历史气象数据直接建立得到。

本实施例中的历史气象数据包括历史天气状况，及该历史天气状况下的历史云的特征数据和对应时刻的历史户外光强。

具体的，参见图3，根据历史气象数据，建立云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型，可以包括步骤121和步骤122：

步骤121、统计历史云的特征数据、历史户外光强和历史天气状况，确定历史云的特征数据及历史户外光强与历史天气状况的对应关系。

示例性的，移动终端可以从服务器上存储的历史气象数据中，统计出历史云的特征数据、历史户外光强和历史天气状况，确定历史云的特征数据及历史户外光强与历史天气状况的对应关系。

步骤122、根据对应关系，基于神经网络算法，建立云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型。

本实施例中，对大量的历史气象数据进行分组，具有对应关系的历史云的特征数据、历史户外光强和历史天气状况分为一组，将每组的历史云的特征数据和历史户外光强作为输入数据，将历史天气状况作为输出数据，通过神经网络算法对输入数据与其对应的输出数据进行大量训练，建立输入为特征数据和户外光强，输出为天气状况的检测模型。

步骤130、将获取的云的特征数据和户外光强，代入检测模型，以检测出当地当前天气状况。

示例性的，移动终端自动将获取的云的特征数据和户外光强分别输入到检测模型对应的输入端，检测模型的输出端直接输出天气状况。

本发明实施例一提供的天气状况的检测方法，在用户想要获取当地天气状况时，用户可以通过移动终端获取当地云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据等云的特征数据和户外光强，移动终端将云的特征数据和户外光强代入预先建立的检测模型中，直接检测出当地当前天气状况，解决了无法查询用户所处地区的天气状况的问题，提高了用户获取天气状况的及时性与趣味性。

实施例二

图4是本发明实施例二提供的天气状况的检测方法的流程示意图。本实施例以实施例一为基础，增加了如下步骤：根据一张图像中云的特征数据，确定云的种类，预报出预设时间内的未来天气状况；或者，将多张图像中云的特征数据和户外光强，分别代入检测模型，得到多个检测结果，根据多个检测结果的变化趋势，预报出预设时间内的未来天气状况。

由此，移动终端根据云的特征数据和户外光强，可进一步分析或推算出当地未来天气状况，以提醒用户注意增减衣物，合理安排出行，尤其是农村用户，可以根据未来天气状况适时调整农作物的生产、种植方式。

相应的，参见图4，本实施例的方法包括如下步骤：

步骤210、通过移动终端获取当地云的特征数据和户外光强。

步骤220、获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型。

步骤230、将获取的云的特征数据和户外光强，代入检测模型，以检测出当地当前天气状况。

步骤241、根据一张图像中云的特征数据，确定云的种类，预报出预设时间内的未来天气状况。

该操作可获取最近时刻拍摄的一张图像的云的特征数据，将云的特征数据与预存的云的特征数据进行对比分析，确定云的种类，进而预报出未来天气状况。示例性的，若通过云的特征数据识别出云的个体不大，轮廓清晰，孤立分布在空中，云呈白色或中间有阴影，经与预存的云的特征数据进行对比分析，可以确定该云为淡积云，进而预报出当地未来几个小时内为晴天；若通过云的特征数据识别出云块边缘破碎，形状像破碎的棉絮团，云块大小、高低分布不一致，多呈白色，则确定该云为絮状高积云，进而预报当地短期内将有雷雨天气。

优选的，参见图5，为了更精准地预报未来天气状况，上述步骤241可进一步优化为如下步骤：

步骤242、将多张图像中云的特征数据和户外光强，分别代入检测模型，得到多个检测结果，根据多个检测结果的变化趋势，预报出预设时间内的未来天气状况。

示例性的，按图像拍摄的时间顺序，将相应图像的云的特征数据与同时刻的户外光强，分别代入检测模型，得到按时间顺序排列的多个检测结果，根据多个检测结果，合理推算出天气状况的变化趋势，或者参考历史天气变化情况，预报出未来天气状况。

进一步的，用户还可以将检测到的当前天气状况和未来天气状况展现给用户，并分享至即时通讯工具(例如微信)。即时通讯工具多数带有定位功能，用户在分享信息时选择所处位置，亲戚朋友便可以知道该用户所在地的天气状况。

本发明实施例二提供的天气状况的检测方法，根据一张图像的云的特征数据，确定云的种类，预报出未来天气状况，或者根据多张图像中云的特征数据和户外光强，模拟出多个天气状况的检测结果，进而根据多个检测结果的变化趋势预报出未来天气状况，可以随时提醒用户注意增减衣物，合理安排出行，尤其是农村用户，可以根据未来天气状况适时调整农作物的生产、种植方式。

实施例三

图6是本发明实施例三提供的天气状况的检测装置的结构框图。如图6所示，该装置包括特征数据及光强获取模块30、检测模型获取模块40和特征数据及光强代入模块50。

其中，特征数据及光强获取模块30用于通过移动终端获取当地云的特征数据和户外光强，上述云的特征数据包括云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据；

检测模型获取模块40用于获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型；

特征数据及光强代入模块50用于将获取的云的特征数据和户外光强，代入检测模型，以检测出当地当前天气状况。

本发明实施例三所提供的天气状况的检测装置可以用于执行本发明实施例所提供的天气状况的检测方法，具备相应的功能和有益效果。

优选的，参见图7，上述方案中，特征数据及光强获取模块30包括：

图像获取单元31，用于获取移动终端向当地上空拍摄的至少一张图像；

特征数据提取单元32，用于基于图像识别技术，提取至少一张图像中云的特征数据；

户外光强获取单元33，用于获取移动终端中的光感传感器采集到的户外光强。

进一步的，上述方案中，检测模型获取模块40包括：

对应关系确定单元41，用于统计历史云的特征数据、历史户外光强和历史天气状况，确定历史云的特征数据及历史户外光强与历史天气状况的对应关系；

检测模块建立单元42，用于根据对应关系，基于神经网络算法，建立云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型。

进一步的，上述方案还包括：

未来天气状况预报模块60，用于根据一张图像中云的特征数据，确定云的种类，预报出预设时间内的未来天气状况；或者，

用于将多张图像中云的特征数据和户外光强，分别代入检测模型，得到多个检测结果，根据多个检测结果的变化趋势，预报出预设时间内的未来天气状况。

进一步的，上述方案还包括：

天气状况展现与分享模块70，用于将所述当前天气状况和所述未来天气状况展现给用户，并分享至即时通讯工具。

实施例四

本发明实施例四提供的移动终端，包括本发明实施例三提供的天气状况的检测装置。该移动终端可通过本发明提供的天气状况的检测装置，采用相应的天气状况的检测方法对当地的天气状况进行检测。

其中，移动终端可以为智能手机、平板电脑或个人数字助理等。

本发明实施例四所提供的移动终端，包括本发明实施例所提供的天气状况的检测装置，具备相应的功能和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种天气状况的检测方法，其特征在于，包括：

通过移动终端向当地上空的不同方向连拍多张图像，以检测出平均天气状况，基于图像识别技术提取多张图像中云的特征数据，获取移动终端中的光感传感器采集到的户外光强，所述云的特征数据包括云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据；

获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型；

按照图像拍摄的时间顺序，将相应图像的云的特征数据与同时刻的户外光强，分别代入检测模型，得到按时间顺序排列的多个检测结果，根据多个检测结果，推算出天气状况的变化趋势，其中，所述检测结果分别为所述图像拍摄时间对应的当地当前天气状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据历史气象数据，建立云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型，包括：

统计历史云的特征数据、历史户外光强和历史天气状况，确定历史云的特征数据及历史户外光强与历史天气状况的对应关系；

根据所述对应关系，基于神经网络算法，建立云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据一张图像中云的特征数据，确定云的种类，预报出预设时间内的未来天气状况。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述当前天气状况和所述未来天气状况展现给用户，并分享至即时通讯工具。

5.一种天气状况的检测装置，其特征在于，包括：

特征数据及光强获取模块，用于通过移动终端向当地上空的不同方向连拍多张图像，以检测出平均天气状况，基于图像识别技术提取至少一张图像中云的特征数据，获取移动终端中光感传感器采集到的户外光强，所述云的特征数据包括云的形状数据、云的分布数据和云的颜色数据；

检测模型获取模块，用于获取预先根据历史气象数据，建立的云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型；

未来天气状况预报模块，用于按照图像拍摄的时间顺序，将相应图像的云的特征数据与同时刻的户外光强，分别代入检测模型，得到按时间顺序排列的多个检测结果，根据多个检测结果，推算出天气状况的变化趋势，其中，所述检测结果分别为所述图像拍摄时间对应的当地当前天气状况。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述检测模型获取模块包括：

对应关系确定单元，用于统计历史云的特征数据、历史户外光强和历史天气状况，确定历史云的特征数据及历史户外光强与历史天气状况的对应关系；

检测模块建立单元，用于根据所述对应关系，基于神经网络算法，建立云的特征数据和户外光强映射到天气状况的检测模型。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

未来天气状况预报模块，用于根据一张图像中云的特征数据，确定云的种类，预报出预设时间内的未来天气状况。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

天气状况展现与分享模块，用于将所述当前天气状况和所述未来天气状况展现给用户，并分享至即时通讯工具。

9.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端包括权利要求5-8任一项所述的天气状况的检测装置。