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龙图腾网获悉金锐同创(北京)科技股份有限公司申请的专利一种识别提取气象设备图像信息的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：CN121147898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511687186.7，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种识别提取气象设备图像信息的方法是由和晓峰;夏莹设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种识别提取气象设备图像信息的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种识别提取气象设备图像信息的方法，属于气象设备信息处理技术领域。该方法包括：构建气象设备关键区域样本集，训练专用目标检测模型定位关键区域；对关键区域子块预处理后，采用适配的文字检测算法进行粗检测；基于气象专用语料库优化OCR识别模型，结合纠错机制得到精细识别结果；根据场景预定义模板，通过规则匹配与NLP校验输出目标信息。本发明解决了现有通用OCR技术的无关干扰多、效率低、准确性差、场景适配弱的问题，实现气象设备信息的高效、准确提取，适用于多类气象设备与复杂环境，具备强灵活性与可扩展性。

本发明授权一种识别提取气象设备图像信息的方法在权利要求书中公布了：1.一种识别提取气象设备图像信息的方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建气象设备的关键区域样本集，并采用深度学习目标检测模型，以样本集为训练数据，训练得到气象设备专用目标检测模型，其中，所述样本集包含不同类型气象设备在多样环境场景下的图像，且标注各图像中需提取信息对应的关键区域及视觉特征参数； 步骤2：将待处理的气象设备图像输入专用目标检测模型，输出对应关键区域的坐标与边界框并截取图像子块，根据气象设备文字的形态特征选择文字检测算法，并采用所述文字检测算法对图像子块进行文字区域扫描，输出文字区域的矩形边界框坐标； 步骤3：构建气象设备的专用文本语料库，并采用OCR识别模型，以专用文本语料库为预训练数据，优化OCR识别模型，并将所述文字区域的图像输入优化后的OCR识别模型，输出文字区域的文本内容，形成初始识别结果，其中，所述专用文本语料库包含气象领域特殊符号、数值格式及设备专用术语； 步骤4：根据气象设备的应用场景预定义信息提取模板，并采用规则匹配与自然语言处理结合的方法，将所述初始识别结果与预定义模板进行匹配校验，剔除不符合格式的无效文本，修正识别误差，输出匹配通过的特定场景信息，完成气象设备图像信息的识别提取； 其中，训练得到气象设备专用目标检测模型之前，还包括： 基于每个样本的视觉特征参数构建关键区域特征向量，其中，为对应样本的关键区域的类型标识，C为对比度，D为边缘密度，S为尺寸比例，为关键区域的坐标范围； 确定环境干扰特征对每个样本的F进行扩展，得到扩展向量，其中，为雨痕密度；为沙尘颗粒密度；G为强光反光强度；A为夜间暗区比例； 计算任意两个样本i，j的多维特征相似度； ； 其中，为除坐标范围外的第m个维度下的权重系数，且；为第m个维度下的相似度；为类型标识的余弦相似度，且，为样本i的类型标识编码向量；为样本j的类型标识编码向量；为归一化相似度，且m=2,3,4,5,6,7,8；为坐标范围权重，取值为0.1；，、为样本i、样本j的关键区域；为面积函数；为交并比结果； 将的样本归为同一组，其中，为预设相似阈值； 其中，将样本归为同一组之后，还包括： 从每组中随机选取4个样本，对每个样本k计算对应关键区域的信息重要性权重Wk； ； 其中，、为权重系数；为样本k关键区域的坐标范围；为关键区域内气象语义单元数量，k=1,2,3,4； 以4个样本关键区域的语义中心为参考，将拼接画布划分为4×4网格，根据4个样本的语义中心位置，为每个样本分配网格区域，其中，,，为样本k的第n个语义单元的中心坐标； 对网格内任意像素采用注意力加权融合得到拼接图像，其中，融合公式为： ； 其中，为样本k在像素处的像素值；为样本k在该像素处的注意力权重，且，为高斯函数的动态标准差，且；为的加权融合结果； 计算拼接图像的多约束融合损失； ; 其中，、、为损失权重；为拼接图像的关键区域的扩展特征向量；为拼接前4个样本的扩展特征向量；为拼接后语义分割图与样本k的语义分割图的交并比函数；为拼接图像与样本k的像素重叠区域；为拼接后图像像素值；为样本k像素值； 迭代调整拼接参数，直到，得到合格拼接图像； 基于合格拼接图像及原本样本集图像为训练数据，采用深度学习目标检测模型，以关键区域定位准确率为优化目标，训练得到气象设备专用目标检测模型。

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