申请/专利权人：四川省水利科学研究院;四川省都江堰水利发展中心

申请日：2024-02-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809230A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G01P5/26;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/46;G06V10/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及图像处理和流体动力学领域，具体涉及一种基于图像识别的水流流速识别方法及相关产品，方法包括获取视频样本和样本图片；对样本图片进行NSST处理；通过CNN神经网络获得图像特征；通过LBP‑TOP算法提取时频动态特征；获得融合特征；训练获得水流流速识别模型；获取待识别水域的水流实时视频，并对水流实时视频进行处理后获得识别用的融合特征后，将其输入至水流流速识别模型，获得当前水域的水流流速；本发明通过收集不同水质和流速下的视频样本，结合CNN和LBP‑TOP算法提取图像和时频动态特征，再通过特征融合和核随机权神经网络模型的建立，实现对水流流速的高精度识别。

主权项：1.一种基于图像识别的水流流速识别方法，其特征在于，包括：获取不同水质在不同流速下的视频样本，将视频样本中的帧图像作为样本图片；对样本图片进行NSST处理，并划分为训练样本和测试样本；通过CNN神经网络对训练样本和测试样本进行特征提取，获得图像特征；通过LBP-TOP算法对训练样本和测试样本进行处理，提取时频动态特征；将图像特征和时频动态特征进行特征融合，获得融合特征；构建核随机权神经网络模型，并通过融合特征进行训练，获得水流流速识别模型；获取待识别水域的水流实时视频，并对水流实时视频进行处理后获得识别用的融合特征后，将其输入至水流流速识别模型，获得当前水域的水流流速。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川省水利科学研究院;四川省都江堰水利发展中心 一种基于图像识别的水流流速识别方法及相关产品

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