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龙图腾网获悉中国科学院大气物理研究所申请的专利一种基于图像识别和机器学习的蓝天分类方法及装置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：CN119693686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411727331.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像识别和机器学习的蓝天分类方法及装置是由王素;黄刚设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别和机器学习的蓝天分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图像识别和机器学习的蓝天分类方法及装置，涉及图像处理和机器学习领域。该方法包括：获取目标区域在预设时间段的多组天空信息历史数据；计算每一组天空信息历史数据的分类评分指数；根据分类评分指数，应用聚类算法，确定对应的蓝天等级；以目标区域在预设时间段的多组天空信息历史数据为输入，以对应的蓝天等级为输出，对蓝天等级分类模型进行训练；将待分类蓝天图像以及匹配的地表气象观测数据、ERA5数据、地表空气质量观测数据和MEIC排放清单数据输入至训练过的蓝天等级分类模型，得到待分类蓝天图像的蓝天等级。本发明能够通过图像结合多源数据实现不同蓝天等级判定技术。

本发明授权一种基于图像识别和机器学习的蓝天分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别和机器学习的蓝天分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域在预设时间段的多组天空信息历史数据；各组所述天空信息历史数据包括蓝天图像历史数据以及与所述蓝天图像历史数据匹配的地表气象观测历史数据、ERA5历史数据、地表空气质量观测历史数据和MEIC排放清单历史数据； 计算每一组所述天空信息历史数据的分类评分指数； 根据所述分类评分指数，应用聚类算法，确定所述目标区域在预设时间段的每一组天空信息历史数据对应的蓝天等级； 以所述目标区域在预设时间段的多组天空信息历史数据为输入，以所述对应的蓝天等级为输出，对蓝天等级分类模型进行训练，得到训练过的蓝天等级分类模型；所述蓝天等级分类模型包括机器学习算法和元学习器； 将所述目标区域在预设时间段的待分类蓝天图像以及与所述待分类蓝天图像匹配的地表气象观测数据、ERA5数据、地表空气质量观测数据和MEIC排放清单数据输入至所述训练过的蓝天等级分类模型，得到待分类蓝天图像的蓝天等级； 所述蓝天等级分类模型的训练过程，具体包括： 根据所述目标区域在预设时间段的多组天空信息历史数据，应用多个机器学习算法，得到每一个机器学习算法输出的第一层分类结果； 根据所述对应的蓝天等级判断每一个机器学习算法输出的第一层分类结果的准确性； 当所述准确性大于等于预设准确性阈值时，保留对应的机器学习算法的第一层分类结果； 当所述准确性小于预设准确性阈值时，删除对应的机器学习算法的第一层分类结果； 以保留的第一层分类结果为输入，以对应的历史蓝天等级真实分类结果样本集为输出，对元学习器进行训练，得到训练后的元学习器，将所述多个机器学习算法的输出端与所述训练后的元学习器的输入端连接，得到训练后的蓝天等级分类模型。

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