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台风是一种高影响的强对流天气系统。台风报文资料作为提供台风初值的最初来源,对改进台风预报准确性有一定的帮助,因此做好全球台风的报文快速识别收集工作至关重要。针对现有全球台风报文实时性差、延迟高、报文被动接收的问题,本研究利用MSG,Meteosat-5,MTSAT,GOES-W,GOES-E卫星图像数据,通过训练2006年1月-2020年8月的1 351次全球热带气旋过程,共计8 983张红外卫星图像,基于深度学习算法,提出了一种CNN-typhoon模型,可以对无台风、台风生成、台风最强等3种图像