一种基于深度学习的毫米波雷达气象目标检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的毫米波雷达气象目标检测方法，涉及气象雷达处理技术领域。本发明包括如下步骤：采用传输控制协议获取毫米波雷达原始信号进行预处理；通过毫米波雷达测量物体到天线的距离和角度，来获取被测量物体的三维空间坐标；将三维空间坐标通过时间对齐和空间坐标系进行转换，并投射到视觉坐标系中；先预训练特征提取器，使用ECMWF再分析数据标签，再端到端微调；根据信噪比自动优化检测门限，输出目标气象分类、气象强度以及气象运动预测。本发明根据信噪比自动优化检测门限，输出目标分类、强度估计以及运动矢量预测，避免天气弱信号漏检，提高目标追踪能力以及极端天气泛化能力。

《一种基于深度学习的毫米波雷达气象目标检测方法》是一发明专利，专利号为 202510655946X，当前法律状态为已下证，由淮阴师范学院提出申请，发明人为杨锦;曹志翔;李清波;周凯杰;曹培培;罗艳艳;孙继文，申请日期为2025-05-21，公开（公告）日期为2026-06-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/10 (2023.01)，所属技术领域包括：气象预报气象灾害预警气象探测气象雷达处理气象毫米波雷达大气探测雷达系统航空气象海洋气象龙卷风激光雷达强对流天气四维张量ECMWF。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于深度学习的毫米波雷达气象目标检测方法，涉及气象雷达处理技术领域。本发明包括如下步骤：采用传输控制协议获取毫米波雷达原始信号进行预处理；通过毫米波雷达测量物体到天线的距离和角度，来获取被测量物体的三维空间坐标；将三维空间坐标通过时间对齐和空间坐标系进行转换，并投射到视觉坐标系中；先预训练特征提取器，使用ECMWF再分析数据标签，再端到端微调；根据信噪比自动优化检测门限，输出目标气象分类、气象强度以及气象运动预测。本发明根据信噪比自动优化检测门限，输出目标分类、强度估计以及运动矢量预测，避免天气弱信号漏检，提高目标追踪能力以及极端天气泛化能力。

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