基于多尺度镶嵌的Mask R-CNN台风中心定位

准确自动检测台风风眼位置可为台风预报与监测研究提供先验信息，以减少灾害损失。由于台风形态结构的多变性，其中心自动定位仍存在一定的困难。本研究利用台风卫星云图，提出一种基于多尺度镶嵌的R-CNN台风风眼检测方法。收集日本气象厅发布的1981—2017年5000多张台风卫星云图，利用图像数据中风眼眼壁轮廓曲线及内外明暗差别清晰明显的特点对图中风眼进行分割标注。通过台风风眼半径多尺度估算算法，将原始图像划分为多尺度台风云图，整合训练集和测试集。借助多尺度图像镶嵌、超参数选择和多条件测试分析，构建利用多尺度Mask R-CNN模型检测分割台风风眼的总体算法框架，开展多尺度对比实验。在自建标定数据集中，台风风眼的识别准确率最高达到92.63%、最低为88.36%，平均每张图片的检测时间最少为0.043 s，均方误差最小达到2154，平均交并比最大为0.9454。实验结果表明，所提多尺度镶嵌数据增强方法在大中规模尺度融合时效果最好、中小尺度较差，与现有主要数据增强方法相比，能更有效地提升神经网络准确率。整体检测模型在台风中心定位中的综合效率优于其他深度学习定位方法。