基于多特征融合PSA-ResNet网络的河流视频测速方法、设备及介质

本发明涉及视频水流速检测技术领域，公开了基于多特征融合PSA‑ResNet网络的河流视频测速方法、设备及介质。该方法构建STIA数据集；利用CLBP多特征提取算法提取时空图像的低级纹理特征，将特征图与原始RGB图像进行通道级融合，形成6通道的CLBP‑STIA特征图，以此构建CLBP‑STIA数据集；在残差网络ResNet的残差块中融合金字塔切分注意力模块PSA，以构建角度分类模型，并利用CLBP‑STIA数据集对该模型进行训练；参照以上方式生成待检测时空图像的增强特征表示，随后输入至训练完成的分类模型，输出对应的纹理主方向角度；获取视频图像中测速线的实际长度，结合所述纹理主方向角度，计算出测速线上的表面流动特征实际流速大小。本发明准确估计纹理主方向，从而提高测速精度和效率。