-
题名基于堆叠残差时间卷积网络的视频雨量计算方法
- 1
-
-
作者
鄢康
陈华
周晨
许崇育
李涛
-
机构
水资源工程与调度全国重点实验室(武汉大学)
海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室(武汉大学)
武汉大学地球与空间科学技术学院
黄河水利委员会黄河水利科学研究院
-
出处
《中国防汛抗旱》
2025年第9期8-15,共8页
-
基金
十四五国家重点研发项目(2023YFC3209101)。
-
文摘
为提升“落地雨”监测网密度,给雨水情监测预报“三道防线”(“云中雨”监测预报、“落地雨”实时监测与产汇流预报、“洪水演进”监测与河系预报)提供更精准的数据支撑,充分利用已广泛密布的监控视频网络数据,提出一种利用视频数据的新型降雨量计算方法,充分挖掘降雨视频帧序列中的时序动态特征信息,结合RegNetY骨干网络,建立基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+堆叠残差时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks,TCN))混合架构的降雨计算模型。研究结果表明:模型在雨量筒比测中拟合优度指标R2、NSE和KGE均超过0.976,误差评价指标MAE和MAPE最优达0.799 mm/h和3.79%;堆叠残差TCN结构能有效增强时序特征提取能力,在不同帧图像序列长度条件下均保持稳定的降雨强度计算性能,为高精度降雨监测提供了轻量化技术方案。
-
关键词
降雨视频
雨量监测
TCN
regnety
残差连接
-
Keywords
rainfall video
rainfall monitoring
TCN
regnety
residual connection
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P412.13
[天文地球—大气科学及气象学]
-
