CN115861479B - 一种槽线生成方法、装置、存储介质及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种槽线生成方法、装置、存储介质及终端，方法包括：根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点；剔除每个等值线片段的所有曲率最大值的点中存在的异常点；当剔除异常点后剩余的点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的所有导数为零的点及其对应的剔除异常点后剩余的点进行数据处理，生成待识别地区的槽线。由于本申请对每个等值线片段的曲率点序列中存在的异常点进行剔除，并结合与其对应的导数点序列进一步处理，避免了槽线的位置和形状在受地形的影响下发生的偏离，使槽线的像素点更准确，从而提升了槽线的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及天气系统自动识别技术领域，特别涉及一种槽线生成方法、装置、存储介质及终端。
背景技术
在气象领域中，槽线是预报中成云致雨的重要依据，槽线定义为低压槽区内等高线曲率最大点的连线，是气旋中心到低压槽内气压最低点的集合所组成的曲线。在天气分析中，槽线的分析有着非常重要的作用，它一定程度上可以反映出天气的变化趋势，可以为预报人员提供重要的参考，因此准确判断槽线是天气系统分析和天气图绘制的重要内容。
在现有技术中，气象预报中的槽线分析基本上采用人工分析的方法实现。人工分析槽线存在着明显的缺陷，一方面分析工作量较大，效率较低；另一方面在低空天气图中，槽线的位置和形状容易受到地形的影响，容易导致槽线位置偏离，从而降低了槽线的精确度。
发明内容
本申请实施例提供了一种槽线生成方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
第一方面，本申请实施例提供了一种槽线生成方法，方法包括：
根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；
逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，得到每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列；
剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列；
当第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线。
可选的，剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列，包括：
确定每个等值线片段的区域宽度；
遍历第一曲率点序列中每个第一曲率点及其对应的第一等值线；
判断每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度；
将小于与其对应的等值线片段的区域宽度的第一曲率点替换为与其对应的第一等值线的中心点，得到每个等值线片段的第二曲率点序列。
可选的，剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列，包括：
当每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度等于与其对应的等值线片段的区域宽度时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比；
剔除小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比的第一曲率点；
当每个第一等值线距离边界不小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比；
剔除小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比的第一曲率点，并将每个等值线片段剩余的曲率点确定为每个等值线片段的第二曲率点序列。
可选的，待识别地区在待预测时刻的气象原始数据至少包括风场数据和气压数据；
根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段，包括：
根据预设经度范围和预设维度范围构建电子地图；
将风场数据以预设标识符进行表示，并将其投影到电子地图上，得到风场标准天气图；
根据预先训练的风切变定位模型定位出风场标准天气图中风切变所在的区域框，得到多个风切变框；
将气压数据绘制成间隔为预设位势高度的等值线，并将绘制的等值线投影到电子地图上，得到等值线图；
在等值线图中逐一截取每个风切变框对应的等值线区域，得到多个等值线片段。
可选的，方法还包括：
遍历获取每个风切变框内的每个风场数据点；
根据每个风场数据点的水平分量和垂直分量构建多个目标特征向量；
将每个目标特征向量输入预设聚类算法中，得到每个目标特征向量的目标类别；
根据每个风场数据点的坐标参数及其对应的目标类别训练二分类支持向量机模型，训练结束后得到伪风切变点识别模型；
将每个等值线片段的各个等值线上的点输入伪风切变点识别模型中，输出每个等值线片段的第一伪风切变点序列。
可选的，根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线，包括：
当每个等值线片段的第二曲率点序列的长度大于等于与其对应的导数点序列的长度时，采用主成分分析算法分别计算每个等值线片段的第二曲率点序列和与其对应的导数点序列各自的最小主成分的第一方差值；
将第一方差值最小的点序列作为数据处理结果，得到每个等值线片段的第一目标点序列；
剔除每个等值线片段的第一伪风切变点序列中存在的异常点，得到每个等值线片段的第二伪风切变点序列；
当每个等值线片段的第一目标点序列的长度小于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，将与其对应的第二伪风切变点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，
当每个等值线片段的第二伪风切变点序列的长度小于与其对应的第一目标点序列的长度的预设百分比时，将每个等值线片段的第一目标点序列确定为待识别地区的槽线。
可选的，方法还包括：
当每个等值线片段的第一目标点序列的长度大于等于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，采用最小二乘法拟合每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程；
根据每个等值线片段的第一目标点序列的直线方程的斜率计算第一角度，并根据与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程的斜率计算第二角度；
当第一角度与第二角度的差值超过预设角度值时，将最大角度对应的点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，
当第一角度与第二角度的差值未超过预设角度值时，采用主成分分析算法分别计算每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列各自的最小主成分的第二方差值；
将第二方差值最小的点序列确定为待识别地区的槽线。
第二方面，本申请实施例提供了一种槽线生成装置，装置包括：
等值线片段生成模块，用于根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；
点序列确定模块，用于逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，得到每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列；
异常点剔除模块，用于剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列；
槽线生成模块，用于当第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列与每个等值线片段的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种终端，可包括：处理器和存储器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在本申请实施例中，槽线生成装置首先根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段，然后逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，其次剔除每个等值线片段的所有曲率最大值的点中存在的异常点，最后当剔除异常点后剩余的点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的所有导数为零的点及其对应的剔除异常点后剩余的点进行数据处理，生成待识别地区的槽线。由于本申请对每个等值线片段的曲率点序列中存在的异常点进行剔除，并结合与其对应的导数点序列进一步处理，避免了槽线的位置和形状在受地形的影响下发生的偏离，使槽线的像素点更准确，从而提升了槽线的精确度。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本申请实施例提供的一种槽线生成方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种多个等值线片段的示意图；
图3是本申请实施例提供的一种每个等值线片段上曲率最大值的点序列示意图；
图4是本申请实施例提供的一种每个等值线片段上导数为零的点序列示意图；
图5是本申请实施例提供的一种每个等值线片段上伪风切变点序列示意图；
图6是本申请实施例提供的另一种每个等值线片段上曲率最大值的点序列示意图；
图7是本申请实施例提供的另一种每个等值线片段上伪风切变点序列示意图；
图8是本申请实施例提供的一种槽线生成装置的结构示意图；
图9是本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请提供了一种槽线生成方法、装置、存储介质及终端，以解决上述相关技术问题中存在的问题。本申请提供的技术方案中，由于本申请对每个等值线片段的曲率点序列中存在的异常点进行剔除，并结合与其对应的导数点序列进一步处理，避免了槽线的位置和形状在受地形的影响下发生的偏离，使槽线的像素点更准确，从而提升了槽线的精确度，下面采用示例性的实施例进行详细说明。
下面将结合附图1-附图7，对本申请实施例提供的槽线生成方法进行详细介绍。该方法可依赖于计算机程序实现，可运行于基于冯诺依曼体系的槽线生成装置上。该计算机程序可集成在应用中，也可作为独立的工具类应用运行。
请参见图1，为本申请实施例提供了一种槽线生成方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例的方法可以包括以下步骤：
S101，根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；
其中，待识别地区为需要进行槽线识别的某地方，例如某个城市。待预测时刻可以是未来几个小时的时刻，也可以是未来一整天的所有时刻。等值线片段是从等值线图中截取的。待识别地区在待预测时刻的气象原始数据至少包括风场数据和气压数据。
在本申请实施例中，在根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段时，首先根据预设经度范围和预设维度范围构建电子地图，再将风场数据以预设标识符进行表示，并将其投影到电子地图上，得到风场标准天气图，然后根据预先训练的风切变定位模型定位出风场标准天气图中风切变所在的区域框，得到多个风切变框，其次将气压数据绘制成间隔为预设位势高度的等值线，并将绘制的等值线投影到电子地图上，得到等值线图，最后在等值线图中逐一截取每个风切变框对应的等值线区域，得到多个等值线片段，例如图2所示。
具体的，在将风场数据以预设标识符进行表示，并将其投影到电子地图上时，可采用预设像素的箭头方向和箭头长度表示历史格点数据中每个时刻的历史格点数据的风场方向和风场强度，得到每个时刻的风场箭头标记，然后将每个时刻的风场箭头标记投影到电子地图上。预设经度范围为40-170，预设维度范围为5-80。预设位势高度可以为1dagpm。
具体的，在生成预先训练的风切变定位模型时，首先获取待识别地区的历史气象数据，历史气象数据为2017年至2021年5年的数据，然后根据历史气象数据构建历史天气图，再在历史天气图中标注风切变的位置，标注时将风切变体现出来，其次采用yolov5算法构建定位模型，在将标注的历史天气图输入定位模型中进行训练，训练结束后生成预先训练的风切变定位模型。
具体的，在根据预先训练的风切变定位模型定位出风场标准天气图中风切变所在的区域框时，将风场标准天气图输入预先训练的风切变定位模型中，输出风场标准天气图对应的多个风切变框。
进一步地，将绘制的等值线可以按照位势高度从小到大的顺序排序后存储到计算机内存中。
S102，逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，得到每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列；
在本申请实施例中，在逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点时，首先遍历每个等值线片段中的每条等值线，并将遍历的每条等值线按照预设参数均分，获取多个关键点，两端2个关键点，中间4个关键点，共6个关键点,多个关键点记为P0、P1、P2、P3、P4、P5，然后根据多个关键点可以构建每条等值线的贝塞尔曲线。例如6个关键点构造5阶贝塞尔曲线，曲线表达式为：
B(t)＝P0(1-t)5+5P1t(1-t)4+10P2t2(1-t)3+10P3t3(1-t)2+5P4t4(1-t)+P5t5，t∈[0,1]，其中B(t)为向量，同样的Px也为向量，均包含x分量和y分量；其次对每条等值线的贝塞尔曲线表达式的结果进行求导，得到每个关键点的曲率值，例如
记则在B(t)点的曲率为：
则在B(t)点的导数为：/>遍历每个等值线片段中每条等值线的所有的点的曲率值，找到曲率最大值点记为：
(maxCur_xi,maxCur_yi)，其对应的最大的曲率为maxCuri，导数为零的点(如果存在)记为(dis_zero_xi,dis_zero_yi)，其中下标i为对应曲线片段的编号。
进一步地，遍历每个等值线片段中每条等值线进行处理后可得到每个等值线片段的第一曲率点序列，例如图3所示，和每个等值线片段的最大曲率值序列，曲率最大值序列可记为：
[(maxCur_x0,maxCur_y0),.....,(maxCur_xn,maxCur_yn)]，对应的最大曲率序列记为(maxCur0,......,maxCurn)，每个等值线片段的导数点序列为：
[(dis_zero_xa,dis_zero_ya),.....,(dis_zero_xb,dis_zero_yb)]，例如图4所示，因为某些曲线不存在导数为0的点，故点的下标可能不是从0开始，中间下标也不一定连续。
进一步地，在确定出每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列后，还需要确定出每个等值线片段的第一伪风切变点序列。首先遍历获取每个风切变框内的每个风场数据点，再根据每个风场数据点的水平分量和垂直分量构建多个目标特征向量，然后将每个目标特征向量输入预设聚类算法中，得到每个目标特征向量的目标类别，其次根据每个风场数据点的坐标参数及其对应的目标类别训练二分类支持向量机模型，训练结束后得到伪风切变点识别模型，最后将每个等值线片段的各个等值线上的点输入伪风切变点识别模型中，输出每个等值线片段的第一伪风切变点序列。
例如，遍历获取每个风切变框内的每个风场数据点，每个数据点有四个特征(x,y,u,v)，其中x,y为该点在图像上的坐标，u为风场的水平分量，v为风场的垂直分量，假设一个框内的数据点有n个，记为(x0,y0,u0,v0).....(xi,yi,ui,vi)......(xn,yn,un,vn)。将其中的u分量和v分量提取出来，组成(u0,v0).....(ui,vi)......(un,vn)这样的特征向量，计算u分量和v分量的绝对值的最大值，记作(umax,vmax)，然后对每一个特征向量除以最大值，该方式在u分量或者v分量在某个线性变换下符号相反的情况下，可以消除量纲对特征权重的影响而且保留了风切变的核心特征，如下：
将该向量序列输入聚类算法模型，给出类别。再将每个数据点的x,y分量提取出来，组成(x0,y0).....(xi,yi)......(xn,yn)，每一个特征向量和聚类算法模型给出的类别进行组合训练poly核的二分类支持向量机模型，得到结束后得到伪风切变点识别模型。并将每个等值线片段的各个等值线上的点输入伪风切变点识别模型中，找到支持向量机输出的值的绝对值最小的点，遍历后得到点的序列，称之为伪风切变点序列[(SVMx0,SVMy0),....,(SVMxn,SVMyn)]，例如图5所示。
S103，剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列；
在一种可能的实现方式中，在剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点时，首先确定每个等值线片段的区域宽度，再遍历第一曲率点序列中每个第一曲率点及其对应的第一等值线，然后判断每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度，最后将小于与其对应的等值线片段的区域宽度的第一曲率点替换为与其对应的第一等值线的中心点，得到每个等值线片段的第二曲率点序列。
例如，如果该等值线x轴上的长度小于框的宽度，则将该等值线对应的曲率最大值点替换为该等值线的中心点并将对应的曲率最大值删除。
在另一种可能的实现方式中，在剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点时，首先当每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度等于与其对应的等值线片段的区域宽度时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比，然后剔除小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比的第一曲率点，其次当每个第一等值线距离边界不小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比，最后剔除小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比的第一曲率点，并将每个等值线片段剩余的曲率点确定为每个等值线片段的第二曲率点序列。
例如，如果该等值线x轴上的长度等于该框的宽度，再判断相应的等值线的曲率最大值点是否接近框的边界，具体判断方式为：首先判断x距离边界是否小于宽度的5％，如果小于5％，则删除该曲率最大值点和对应的曲率，如果大于5％，则再次判断距离边界是否小于高度的5％，如果小于5％，则删除该曲率最大值点和对应的曲率值。
处理完的每个等值线片段的第二曲率点序列和与之对应的曲率最大值序列分别为：[(maxCur_xc,maxCur_yc),.....,(maxCur_xd,maxCur_yd)]和(maxCurc,......,maxCurd)。每个等值线片段的第二曲率点序列例如图6所示，相比于图3可以看出很多点已经被删除。
S104，当第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线。
在本申请实施例中，当第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值大于等于预设阈值时，直接将处理完的每个等值线片段的第二曲率点序列作为待识别地区的槽线。例如，(maxCurc,......,maxCurd)中的最小值大于等于0.03，则认为该曲率最大值点序列的曲率足够大，足以代表低空槽线，不再需要与其他数据进行处理,输出该序列为槽线。
在本申请实施例中，当第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线。
具体的，在一种实施例中，根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线时，当每个等值线片段的第二曲率点序列的长度大于等于与其对应的导数点序列的长度时，采用主成分分析算法分别计算每个等值线片段的第二曲率点序列和与其对应的导数点序列各自的最小主成分的第一方差值，然后将第一方差值最小的点序列作为数据处理结果，得到每个等值线片段的第一目标点序列，再剔除每个等值线片段的第一伪风切变点序列中存在的异常点，得到每个等值线片段的第二伪风切变点序列，最后当每个等值线片段的第一目标点序列的长度小于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，将与其对应的第二伪风切变点序列确定为待识别地区的槽线。
或者当每个等值线片段的第二伪风切变点序列的长度小于与其对应的第一目标点序列的长度的预设百分比时，将每个等值线片段的第一目标点序列确定为待识别地区的槽线。
例如(maxCurc,......,maxCurd)中的最小值小于0.03，判断[(maxCur_xc,maxCur_yc),.....,(maxCur_xd,maxCur_yd)]的长度和[(dis_zero_xa,dis_zero_ya),.....,(dis_zero_xb,dis_zero_yb)]序列的长度，如果[(maxCur_xc,maxCur_yc),.....,(maxCur_xd,maxCur_yd)]的长度大于等于[(dis_zero_xa,dis_zero_ya),.....,(dis_zero_xb,dis_zero_yb)]序列的长度，则对两个序列利用主成分分析(PCA)算法计算最小主成分的方差值(这个值可以代表点的离散程度)，取方差值最小的序列作为曲率最大值点序列和导数为零的点序列的处理结果，否则将长度最长的序列作为处理结果，将处理结果记为第一目标点序列[(dis_cur_xe,dis_cur_ye),.....,(dis_cur_xf,dis_cur_yf)]。
按顺序遍历伪风切变点序列中的点，判断点是否接近框的边界，具体判断方式为：首先判断x距离边界是否小于宽度的5％，如果小于5％，则在序列中删除该点，如果大于5％，则再次判断距离边界是否小于高度的5％，如果小于5％，则在序列中删除该点，处理完成的序列记为第二伪风切变点序列[(SVMxg,SVMyg),....,(SVMxh,SVMyh)]。第二伪风切变点序列如图7所示，对比图5可以看出很多点已经被删除。
判断[(dis_cur_xe,dis_cur_ye),.....,(dis_cur_xf,dis_cur_yf)]序列与[(SVMxg,SVMyg),....,(SVMxh,SVMyh)]的长度，是否某个占有绝对的长度优势，即这两个序列的长度最短的小于最长的如果有，则将最长的作为最终结果输出作为槽线。
进一步地，当每个等值线片段的第一目标点序列的长度大于等于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，首先采用最小二乘法拟合每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程，然后根据每个等值线片段的第一目标点序列的直线方程的斜率计算第一角度，并根据与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程的斜率计算第二角度，最后当第一角度与第二角度的差值超过预设角度值时，将最大角度对应的点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，当第一角度与第二角度的差值未超过预设角度值时，首先采用主成分分析算法分别计算每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列各自的最小主成分的第二方差值，然后将第二方差值最小的点序列确定为待识别地区的槽线。
例如，利用最小二乘法分别拟合[(dis_cur_xe,dis_cur_ye),.....,(dis_cur_xf,dis_cur_yf)]序列和[(SVMxg,SVMyg),....,(SVMxh,SVMyh)]序列的直线方程，记斜率分别为k1和k2，然后计算angle1＝abs(arctan(k1)),angle2＝abs(arctan(k2))；同样的对两个序列利用主成分分析(PCA)算法计算最小主成分的方差值)，记方差最小值分别为var1和var2，首先判断angle1和angle2的差值是否超过15度，如果超过15度，则取角度大的序列作为最终结果输出作为槽线，否则将方差最小值最小的那个序列作为最终结果输出作为槽线。
在本申请实施例中，槽线生成装置首先根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段，然后逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，其次剔除每个等值线片段的所有曲率最大值的点中存在的异常点，最后当剔除异常点后剩余的点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的所有导数为零的点及其对应的剔除异常点后剩余的点进行数据处理，生成待识别地区的槽线。由于本申请对每个等值线片段的曲率点序列中存在的异常点进行剔除，并结合与其对应的导数点序列进一步处理，避免了槽线的位置和形状在受地形的影响下发生的偏离，使槽线的像素点更准确，从而提升了槽线的精确度。
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
请参见图8，其示出了本发明一个示例性实施例提供的槽线生成装置的结构示意图。该槽线生成装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该装置1包括等值线片段生成模块10、点序列确定模块20、异常点剔除模块30、槽线生成模块40。
等值线片段生成模块10，用于根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；
点序列确定模块20，用于逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，得到每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列；
异常点剔除模块30，用于剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列；
槽线生成模块40，用于当第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列与每个等值线片段的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线。
需要说明的是，上述实施例提供的槽线生成装置在执行槽线生成方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的槽线生成装置与槽线生成方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请实施例中，槽线生成装置首先根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段，然后逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，其次剔除每个等值线片段的所有曲率最大值的点中存在的异常点，最后当剔除异常点后剩余的点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的所有导数为零的点及其对应的剔除异常点后剩余的点进行数据处理，生成待识别地区的槽线。由于本申请对每个等值线片段的曲率点序列中存在的异常点进行剔除，并结合与其对应的导数点序列进一步处理，避免了槽线的位置和形状在受地形的影响下发生的偏离，使槽线的像素点更准确，从而提升了槽线的精确度。
本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的槽线生成方法。
本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例的槽线生成方法。
请参见图9，为本申请实施例提供了一种终端的结构示意图。如图9所示，终端1000可以包括：至少一个处理器1001，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。
其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
其中，处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种接口和线路连接整个终端1000内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1005内的数据，执行终端1000的各种功能和处理数据。可选的，处理器1001可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器1005可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选的，该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图9所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及槽线生成应用程序。
在图9所示的终端1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的槽线生成应用程序，并具体执行以下操作：
根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；
逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，得到每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列；
剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列；
当第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线。
在一个实施例中，处理器1001在执行剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列时，具体执行以下操作：
确定每个等值线片段的区域宽度；
遍历第一曲率点序列中每个第一曲率点及其对应的第一等值线；
判断每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度；
将小于与其对应的等值线片段的区域宽度的第一曲率点替换为与其对应的第一等值线的中心点，得到每个等值线片段的第二曲率点序列。
在一个实施例中，处理器1001在执行剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列时，具体执行以下操作：
当每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度等于与其对应的等值线片段的区域宽度时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比；
剔除小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比的第一曲率点；
当每个第一等值线距离边界不小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比；
剔除小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比的第一曲率点，并将每个等值线片段剩余的曲率点确定为每个等值线片段的第二曲率点序列。
在一个实施例中，处理器1001在执行根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段时，具体执行以下操作：
根据预设经度范围和预设维度范围构建电子地图；
将风场数据以预设标识符进行表示，并将其投影到电子地图上，得到风场标准天气图；
根据预先训练的风切变定位模型定位出风场标准天气图中风切变所在的区域框，得到多个风切变框；
将气压数据绘制成间隔为预设位势高度的等值线，并将绘制的等值线投影到电子地图上，得到等值线图；
在等值线图中逐一截取每个风切变框对应的等值线区域，得到多个等值线片段。
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
遍历获取每个风切变框内的每个风场数据点；
根据每个风场数据点的水平分量和垂直分量构建多个目标特征向量；
将每个目标特征向量输入预设聚类算法中，得到每个目标特征向量的目标类别；
根据每个风场数据点的坐标参数及其对应的目标类别训练二分类支持向量机模型，训练结束后得到伪风切变点识别模型；
将每个等值线片段的各个等值线上的点输入伪风切变点识别模型中，输出每个等值线片段的第一伪风切变点序列。
在一个实施例中，处理器1001在执行根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线时，具体执行以下操作：
当每个等值线片段的第二曲率点序列的长度大于等于与其对应的导数点序列的长度时，采用主成分分析算法分别计算每个等值线片段的第二曲率点序列和与其对应的导数点序列各自的最小主成分的第一方差值；
将第一方差值最小的点序列作为数据处理结果，得到每个等值线片段的第一目标点序列；
剔除每个等值线片段的第一伪风切变点序列中存在的异常点，得到每个等值线片段的第二伪风切变点序列；
当每个等值线片段的第一目标点序列的长度小于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，将与其对应的第二伪风切变点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，
当每个等值线片段的第二伪风切变点序列的长度小于与其对应的第一目标点序列的长度的预设百分比时，将每个等值线片段的第一目标点序列确定为待识别地区的槽线。
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
当每个等值线片段的第一目标点序列的长度大于等于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，采用最小二乘法拟合每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程；
根据每个等值线片段的第一目标点序列的直线方程的斜率计算第一角度，并根据与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程的斜率计算第二角度；
当第一角度与第二角度的差值超过预设角度值时，将最大角度对应的点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，
当第一角度与第二角度的差值未超过预设角度值时，采用主成分分析算法分别计算每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列各自的最小主成分的第二方差值；
将第二方差值最小的点序列确定为待识别地区的槽线。
在本申请实施例中，槽线生成装置首先根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段，然后逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，其次剔除每个等值线片段的所有曲率最大值的点中存在的异常点，最后当剔除异常点后剩余的点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的所有导数为零的点及其对应的剔除异常点后剩余的点进行数据处理，生成待识别地区的槽线。由于本申请对每个等值线片段的曲率点序列中存在的异常点进行剔除，并结合与其对应的导数点序列进一步处理，避免了槽线的位置和形状在受地形的影响下发生的偏离，使槽线的像素点更准确，从而提升了槽线的精确度。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，槽线生成的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。
Claims (9)
1.一种槽线生成方法，其特征在于，所述方法包括：
根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；
将每个等值线片段的各个等值线上的点输入预先训练的伪风切变点识别模型中，输出每个等值线片段的第一伪风切变点序列；
逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，得到每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列；
剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列；
当所述第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线；其中，
所述根据每个等值线片段的导数点序列及其对应的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线，包括：
当每个等值线片段的第二曲率点序列的长度大于等于与其对应的导数点序列的长度时，采用主成分分析算法分别计算所述每个等值线片段的第二曲率点序列和与其对应的导数点序列各自的最小主成分的第一方差值；
将第一方差值最小的点序列作为数据处理结果，得到每个等值线片段的第一目标点序列；
剔除每个等值线片段的第一伪风切变点序列中存在的异常点，得到每个等值线片段的第二伪风切变点序列；
当所述每个等值线片段的第一目标点序列的长度小于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，将与其对应的第二伪风切变点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，
当所述每个等值线片段的第二伪风切变点序列的长度小于与其对应的第一目标点序列的长度的预设百分比时，将每个等值线片段的第一目标点序列确定为待识别地区的槽线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列，包括：
确定每个等值线片段的区域宽度；
遍历所述第一曲率点序列中每个第一曲率点及其对应的第一等值线；
判断每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度；
将小于与其对应的等值线片段的区域宽度的第一曲率点替换为与其对应的第一等值线的中心点，得到每个等值线片段的第二曲率点序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列，包括：
当每个第一等值线位于坐标轴的横轴上的跨度等于与其对应的等值线片段的区域宽度时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比；
剔除小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比的第一曲率点；
当每个第一等值线距离边界不小于与其对应的等值线片段的区域宽度的预设百分比时，判断每个第一等值线距离边界是否小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比；
剔除小于与其对应的等值线片段的区域高度的预设百分比的第一曲率点，并将每个等值线片段剩余的曲率点确定为每个等值线片段的第二曲率点序列。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别地区在待预测时刻的气象原始数据至少包括风场数据和气压数据；
所述根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段，包括：
根据预设经度范围和预设维度范围构建电子地图；
将所述风场数据以预设标识符进行表示，并将其投影到所述电子地图上，得到风场标准天气图；
根据预先训练的风切变定位模型定位出所述风场标准天气图中风切变所在的区域框，得到多个风切变框；
将所述气压数据绘制成间隔为预设位势高度的等值线，并将绘制的等值线投影到所述电子地图上，得到等值线图；
在所述等值线图中逐一截取每个风切变框对应的等值线区域，得到多个等值线片段。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照以下步骤生成预先训练的伪风切变点识别模型，包括：
遍历获取每个风切变框内的每个风场数据点；
根据每个风场数据点的水平分量和垂直分量构建多个目标特征向量；
将每个目标特征向量输入预设聚类算法中，得到每个目标特征向量的目标类别；
根据每个风场数据点的坐标参数及其对应的目标类别训练二分类支持向量机模型，训练结束后得到伪风切变点识别模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述每个等值线片段的第一目标点序列的长度大于等于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，采用最小二乘法拟合所述每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程；
根据每个等值线片段的第一目标点序列的直线方程的斜率计算第一角度，并根据与其对应的第二伪风切变点序列的直线方程的斜率计算第二角度；
当所述第一角度与所述第二角度的差值超过预设角度值时，将最大角度对应的点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，
当所述第一角度与所述第二角度的差值未超过预设角度值时，采用主成分分析算法分别计算所述每个等值线片段的第一目标点序列和与其对应的第二伪风切变点序列各自的最小主成分的第二方差值；
将第二方差值最小的点序列确定为待识别地区的槽线。
7.一种槽线生成装置，其特征在于，所述装置包括：
等值线片段生成模块，用于根据待识别地区在待预测时刻的气象原始数据生成多个等值线片段；
所述装置还用于：将每个等值线片段的各个等值线上的点输入预先训练的伪风切变点识别模型中，输出每个等值线片段的第一伪风切变点序列；
点序列确定模块，用于逐一确定每个等值线片段中的每个等值线上曲率最大值的点和导数为零的点，得到每个等值线片段的第一曲率点序列和导数点序列；
异常点剔除模块，用于剔除每个等值线片段的第一曲率点序列中存在的异常点，生成每个等值线片段的第二曲率点序列；
槽线生成模块，用于当所述第二曲率点序列中各第二曲率点的曲率值中最小曲率值小于预设阈值时，根据每个等值线片段的导数点序列与每个等值线片段的第二曲率点序列进行数据处理，生成待识别地区的槽线；其中，
所述槽线生成模块具体用于：
当每个等值线片段的第二曲率点序列的长度大于等于与其对应的导数点序列的长度时，采用主成分分析算法分别计算所述每个等值线片段的第二曲率点序列和与其对应的导数点序列各自的最小主成分的第一方差值；
将第一方差值最小的点序列作为数据处理结果，得到每个等值线片段的第一目标点序列；
剔除每个等值线片段的第一伪风切变点序列中存在的异常点，得到每个等值线片段的第二伪风切变点序列；
当所述每个等值线片段的第一目标点序列的长度小于与其对应的第二伪风切变点序列的长度的预设百分比时，将与其对应的第二伪风切变点序列确定为待识别地区的槽线；
或者，
当所述每个等值线片段的第二伪风切变点序列的长度小于与其对应的第一目标点序列的长度的预设百分比时，将每个等值线片段的第一目标点序列确定为待识别地区的槽线。
8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-6任意一项的方法。
9.一种终端，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-6任意一项的方法。
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