东南大学朱仟获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于卷积长短记忆神经网络与残差卷积神经网络的降雨强度测量方法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：CN116758452B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310605983.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于卷积长短记忆神经网络与残差卷积神经网络的降雨强度测量方法是由朱仟;覃晓东设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于卷积长短记忆神经网络与残差卷积神经网络的降雨强度测量方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于残差卷积神经网络和卷积长短记忆神经网络的降雨测量方法，通过机器学习方法来测量视频中降雨的降雨强度，属于水文与气象技术领域。该方法包括：基于拍摄的降雨视频与降雨强度信息，建立视频数据集；采用ResNet机器学习模型提取降雨视频中降雨数据的时空特征；基于Conv‑LSTM机器学习模型将视频中的降雨数据的时空特征转化为降雨强度信息，通过在研究区域对模型进行训练与测试，获得最优的模型参数，并得到该研究区域的降雨强度信息。
本发明授权一种基于卷积长短记忆神经网络与残差卷积神经网络的降雨强度测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积长短记忆神经网络与残差卷积神经网络的降雨强度测量方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤1：获取研究区域某个时间段的降雨强度数据，并对降雨强度数据进行预处理； 步骤2：拍摄研究区域的降雨视频，对降雨视频进行筛选与预处理； 步骤3：设定合适的视频时间长度，将降雨强度数据与降雨视频相匹配，在整个时间序列上，建立深度学习所需的灰度视频数据集；数据集按照2:1的比例分为训练集与验证集； 步骤4：搭建深度学习框架并根据时空相关性构建用于降雨强度测量的模型；采用残差卷积神经网络ResNet方法提取视频的降雨特征信息，采用卷积长短记忆神经网络Conv-LSTM方法将降雨特征信息转化为降雨强度； 步骤5：将数据集内的降雨视频数据以及降雨强度数据输入深度学习模型中进行训练，基于模型输出与真实值之间的误差，深度学习神经网络会通过反向传播算法更新模型参数，直至损失误差达到最小，通过综合比较训练期和验证期的误差，选取出最优模型； 步骤6：将该研究区域其余时间的降雨视频数据输入到步骤5中的最优模型，以此获得其余时刻该研究区域的降雨强度信息。
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