一种基于回归卷积神经网络的河流表面流速计算方法

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一种基于回归卷积神经网络的河流表面流速计算方法
申请号:CN202410788928
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118552855A
公开日期:2024-08-27
类型:发明专利
摘要
本发明属于水利行业水文监测技术领域,涉及一种基于回归卷积神经网络的河流表面流速计算方法,步骤1、生成水流速时空图像;步骤2、进行时空图像纹理主方向回归数据集的制作;步骤3、设计回归卷积神经网络,训练网络得到时空图像纹理主方向角度识别模型文件;步骤4、根据训练得到的模型文件,推理得到角度信息;步骤5、根据相机标定,得到像平面中每个像素所代表的世界坐标平面实际距离;步骤6、根据水流速计算方法,得到河流表面的流速;本发明可以高准确率、高时效性、非接触、无人值守、简单、可在线或离线计算河流表面流速,便于在边缘计算设备上部署;本发明算法安全可靠,维护方便,可在水文监测及其他相关行业广泛应用。
技术关键词
表面流速计算方法 坐标系 像素 相机标定 纹理 卷积神经网络训练 图像 水文监测技术 特征信息提取 水流速 生成水 分支 识别水 代表 数据 方程
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