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日期：2026-05-13
来源：计算机工程学院
近日，在计算机工程学院青年教师王兴博士指导下，2023级本科生张崔岩以第一作者身份、亚洲城娱乐_亚洲城国际-网址*网站为唯一署名单位，在国际权威期刊《Urban Climate》发表题为“Seeing the Wind: Orientation-Robust Street-level Wind Speed Measurement Using Surveillance Videos and Deep Learning”的学术论文。Urban Climate是工程技术领域TOP期刊，涵盖气象与大气科学、环境科学等前言领域研究，影响因子6.9。
近地面风速是城市气象监测与极端天气风险预警的重要参数，对于城市建筑安全、交通运行、低空环境管理及应急决策具有直接指导意义。然而传统观测手段受空间分辨率和布设成本限制，难以满足城市高密度、低成本、连续观测的需求。针对这一前沿挑战，该论文研究提出了一种基于城市监控视频的风速测量方法。通过融合视觉图像特征与频域信息，构建适用于复杂真实场景的深度学习模型，实现了不同风向条件下的鲁棒风速估计。实验结果表明，该方法在多场景下具有良好的稳定性与准确性，可有效提升近地面风速观测的时空分辨能力。同时，研究显示城市监控相机网络具备转化为新型环境感知基础设施的潜力，可为城市气象监测和极端天气风险预警提供低成本、高密度的数据支撑。
论文链接: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2026.102921
