杭州市气象局运用高清视频摄像机在28个气象站采集大量全天空、草面、树林、茶叶等图像数据,从100多万张原始图像中精选了11000多张,通过百度EasyDL定制化训练和服务平台,训练了云状、云量、天况、霜露、雨凇雾凇、茶叶霜冻等识别模型。模型识别准确率普遍超过85%以上,其中包含20多个分类的云状识别及12个分类的云量识别准确率也在80%以上,基本满足了气象观测业务化的要求。至此气象观测将像“人脸识别”一样开启了“天脸识别”模式,人工智能将终结人工地面气象观测的历史,实现地面气象观测完全自动化。
目前,杭州市气象局直属的杭州国家基准气候站还在进一步补充训练集数据,在通过中国气象局组织的权威测试后,将把识别模型应用在实际气象观测业务中。
核心诉求
地面气象观测是气象部门获取气象信息的重要手段之一,常规气象要素(如气温、气压、相对湿度、风向、风速、降水量等)都已经实现仪器自动观测,但一些目测项目(如云状、云量、结冰、结霜等)一直还是依靠人眼来识别,并且由于观测员个体的差别较大,主观因素影响云状、云量、天气现象客观事实真实记录。天气系统瞬息万变,人工观测也不能实现高时空密度的连续观测。传统人工气象观测已经无法满足高节奏的现代社会对高精度气象服务的需求。
解决方案
1-杭州国家基准气候站通过安装在立杆顶端的高清全天空鱼眼摄像机和对着地面草地监控摄像机,定时获取高清图像。
2-图像数据通过API方式调用,实时调取百度大脑EasyDL模型接口进行智能识别,返回云量、云状、天气状况、霜露等识别结果,结果信息将进入气象信息系统,供气象预报、服务使用。
待系统投入业务推广使用后,普通用户也许可以通过手机天气APP软件查询任何一个城市的实时全天空图像和AI识别结果。