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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种基于深度学习的城市低空风场预测方法和相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121683552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610187508.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的城市低空风场预测方法和相关设备是由郑伟智;傅宗玫设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的城市低空风场预测方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于深度学习的城市低空风场预测方法和相关设备，属于风场预测技术领域。该方法包括：获取城市目标区域的三维建筑轮廓数据和风速风向气象数据；根据三维建筑轮廓数据对预定义的单个或多个在0‑120米高度范围内的城市低空风场预测目标点分别进行三维圆柱形建筑几何特征读取卷积计算，得到各个预测目标点的特征向量；基于风速风向气象数据调整特征向量排序，并输入到训练好的深度学习风场预测模型进行风场预测，得到单个或多个预测目标点的初始风场数据输出；将多个初始风场数据输出进行合成，得到城市目标区域的三维风场预测。本申请实施例能够提高城市低空风场预测的效率。

本发明授权一种基于深度学习的城市低空风场预测方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的城市低空风场预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取城市目标区域的三维建筑轮廓数据和风速风向气象数据； 根据所述三维建筑轮廓数据对预定义的单个或多个预测目标点分别进行三维圆柱形建筑几何特征读取卷积计算，得到各个所述预测目标点的特征向量； 根据所述风速风向气象数据对所述特征向量进行调整，得到调整后的所述特征向量； 将调整后的所述特征向量输入训练好的深度学习城市风场预测模型进行风场预测，得到单个或多个所述预测目标点的初始风场数据输出； 将多个所述初始风场数据输出进行合成，得到所述城市目标区域的三维风场预测； 所述根据所述三维建筑轮廓数据对预定义的单个或多个预测目标点分别进行三维圆柱形建筑几何特征读取卷积计算，得到各个所述预测目标点的特征向量，包括： 以所述预测目标点为所述三维建筑轮廓数据的空间原点，向周围空间构建圆柱坐标系； 根据所述圆柱坐标系的三个维度对周围空间进行空间划分，得到多个分区； 对所述分区进行特征值计算，得到所述分区的特征值； 对多个所述特征值进行特征向量构建，得到所述特征向量； 所述根据所述圆柱坐标系的三个维度对周围空间进行空间划分，得到多个分区，包括： 根据所述圆柱坐标系的半径方向对周围空间进行空间划分，得到多个环形空间； 根据所述圆柱坐标系的方位角对所述环形空间进行扇形划分，得到多个第一空间； 根据所述圆柱坐标系的垂直高度对所述第一空间进行高度划分，得到多个所述分区。

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