公开(公告)号：CN119573679A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202410311812.1

申请日：2024-03-19

Applicant: 中国计量大学 ,  浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)

Inventor： 李黄 ,  杨元平 ,  张芝永 ,  胡立芳

IPC: G01C13/00 ,  G01C11/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/30 ,  G06T7/80 ,  G06T7/73 ,  G06T7/50 ,  B64U20/87 ,  B64U101/30

Abstract: 本发明公开了一种基于倾斜摄影的涌潮高度测量方法。该方法针对涌潮范围广且动力强劲难以准确观测的问题，通过结合无人机技术和图像处理方法，创新地将涌潮高度的测量转化为潮头边缘曲线的识别和计算。具体过程包括：使用无人机同步跟踪涌潮，捕捉潮头图像；基于潮头与背景之间的亮度差异，通过边缘检测方法确定潮头顶面和潮前水平面的边缘曲线；计算曲线在图像中的像素坐标差；最终，结合无人机的飞行高度和相机参数，依据图像中涌潮潮头顶面和潮前水平面边缘曲线的像素坐标差，计算出涌潮的实际高度。本发明的方法以其安全性、连续观测能力和适用于广阔水域的特点，提供了一个创新的涌潮高度测量解决方案。

公开(公告)号：CN115311511A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210480596.4

申请日：2022-05-05

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 姜合 ,  丁涛 ,  杨元平 ,  占光洁 ,  邓琴 ,  赵梦雅 ,  李黄 ,  郑佳坤

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/04 ,  G01C13/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的波状和漩滚涌潮同步识别方法。本发明针对现有涌潮观测方法无法对涌潮形态变化过程进行连续观测的问题，提出了波状和旋滚涌潮同步识别方法，创新性地将无人机观测平台与深度学习技术相结合并运用于涌潮观测领域。首先通过无人机在不同的河段拍摄不同潮期的涌潮图像来制作出涌潮形态的典型数据集，然后将数据集放入神经网络中进行训练，再将训练出来的模型部署在移动端设备上，最后通过移动端设备控制无人机飞至江面上方同步识别波状涌潮和旋滚涌潮，为涌潮形态变化过程的研究提供更加充分的基础数据支撑。该方法具有安全性高、操作方便、观测范围广、识别准确率高和处理速度快等特点。