项目名称: 基于云南天气雷达数据的目标跟踪模型及其动力学行为研究

项目编号: No.11161055

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 蒋慕蓉

作者单位: 云南大学

项目金额: 52万元

中文摘要: 多普勒天气雷达是中小尺度灾害性天气的主要监测工具之一,其数据图像分析和处理对改善临近预报、提高预警能力、深化雷达资料应用具有重要意义。由于天气雷达产生的数据量大、所要求的实时性高、数据特殊等原因,目前还没有适合云南天气特征的气象目标跟踪模型与计算方法满足这些要求。本项目通过云南大学与云南省气象局合作,针对云南低纬高原短时临近预报的需求,结合云南天气雷达观测数据,在气象目标跟踪模型及其动力学行为方面开展研究。通过建立有效的气象目标跟踪模型,研究其快速计算格式,解决因天气变化的复杂性导致气象目标定位不准确、跟踪计算速度慢的难点问题;结合偏微分方程数值计算和统计分析方法,研究云南强天气短时气象预报数学模型的建模方法以及解的短时间性态行为,为提高预报准确率提供理论依据。研究结果不仅能发表高质量学术论文,还将转化为软件产品直接应用于云南多普勒天气雷达资料业务平台,提升云南省天气雷达资料的应用能力。

中文关键词: 云南多普勒天气雷达数据;目标跟踪;PRSF模型;图像分割;

英文摘要:

英文关键词: Yunnan Doppler Weather Radar Data;Objective Tracking;PRSF model;Image Segmentation;

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标跟踪是指:给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态(如位置,尺寸),自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言,这一任务并不简单,尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来,目标跟踪的研究取得了长足的发展,尤其是各种机器学习算法被引入以来,目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来,深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚,并逐渐在性能上超越传统方法,取得巨大的突破。

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