摘要
本发明公开了一种基于深度学习的河道表面水流速度测量方法,包括以下步骤:步骤1、获取包含标识物和漂浮物的河道视频图像,并截取连续多帧的图像;步骤2、从河道视频图像中分割得到水面区域进而分割得到有效测速区域,并计算有效测速区域的实际宽度;步骤3、从有效测速区域中检测识别得到各个漂浮物,并判断漂浮物是否为有效测速区域中的有效漂浮物;步骤4、获取有效漂浮物首次出现在效测速区域的时间、首次离开有效测速区域的时间;然后,基于有效测试区域的实际宽度、有效漂浮物首次出现在效测速区域的时间、首次离开有效测速区域的时间,计算得到河道表面水流速度。本发明提高了现有计算河道表面水流速算法的准确度。
技术关键词
速度测量方法
入侵方法
视频
加权方法
水面
相邻两帧图像
检测器
坐标
网络
时间差
水流速
分段
像素点
物体
算法
尺寸