中央气象台台风与海洋气象预报中心副主任钱奇峰表示，“中央气象台与各科研院所、高校等联合，开展了一系列人工智能在台风监测预报中的探索。并发展出了台风涡旋识别、台风智能定强、台风快速增强判别等技术，可在处理非线性、海量数据上发挥优势，帮助预报员在预报准确率上做加法。”
▲图源中国气象局
中央气象台基于深度卫星图像目标检测，针对弱台风涡旋识别能力有限的难点，提出了多尺度迭代的SSD（Single ShotMultiBox Detector）目标检测模型，采用台风涡旋粗定位和精细定位，实现在含有大量云团噪声（非台风涡旋信息）的红外云图上，智能识别出台风涡旋，并对其进行快速定位。该技术对台风及以上强度识别率接近100%，对涡旋特征不明显的弱涡旋（热带低压级）识别率也能达到50%—80%。
据中央气象台台风与海洋气象预报中心首席预报员周冠博介绍，通过建立台风涡旋识别模型、台风智能定强模型、台风快速增强判别模型等，中央气象台已初步构建基于人工智能的台风监测和预报系统，为提升我国台风监测预报业务智能化及快速拓展全球多海域热带气旋业务提供了重要技术支撑和参考。
中央气象台表示“中央气象台台风与海洋气象预报中心将继续加强人工智能在台风监测和预报领域的
应用”，进一步推动人工智能技术在台风监测、预报及服务中的融合，为全球台风的精密监测、精准预报提供创新性的技术支撑。
而IT之家注意到，2019年中央气象台联合北京邮电大学，提出一种端到端的可视化智能台风定强模型，该模型以预训练卷积神经网络深度学习模型为基础，提取卫星云图数据分析台风强度相关的特征，再依据特征分别构建分类模型和基于相似度的检索模型获取决策结果。最后，通过融合两个模型的识别结果，得出台风的强度、置信度和参考云图。此类深度学习方法通过机器对大量样本的分析和学习，能够隐式提取图像中深层抽象的复杂特征，当下正越来越多地被应用于台风强度估测。
