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公开(公告)号：CN102211658B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201010142914.3
申请日：2010-04-09
Applicant: 云南省航务管理局 , 重庆交通大学 , 北京尚水信息技术股份有限公司
IPC: B63H25/36
Abstract: 本发明涉及用数字摄像舵角采集分析系统进行数据处理的方法，该系统包括：舵、舵角指示器、摄像机和计算机处理单元，所述的摄像机装在舵角指示器的正上方，摄像机的镜头对准舵角指示器，摄像机还与计算机处理单元相连；用数字摄像舵角采集分析系统来进行舵角指示器数据处理的方法包括以下步骤：(1)用摄像机实时地采集舵角指示器的表盘图像；(2)将上述图像传输给计算机处理单元；(3)在计算机处理单元中对所述的图像依次进行图像数字处理、图像特征识别、图像特征提取和数据分析，以得到精确的舵角变化角度；舵角采集系统能够为航船试验分析提供良好的数据依据，使驾驶者更精准的掌握航行方向，以便更好的进行航行过程中操控。
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公开(公告)号：CN102211658A
公开(公告)日：2011-10-12
申请号：CN201010142914.3
申请日：2010-04-09
Applicant: 云南省航务管理局 , 重庆交通大学 , 北京尚水信息技术有限责任公司
IPC: B63H25/36
Abstract: 本发明涉及一种数字摄像舵角采集分析系统，它包括：舵、舵角指示器、摄像机和计算机处理单元，所述的摄像机装在舵角指示器的正上方，摄像机的镜头对准舵角指示器，摄像机还与计算机处理单元相连；一种用数字摄像舵角采集分析系统来进行舵角指示器数据处理的方法包括以下步骤：(1)用摄像机实时地采集舵角指示器的表盘图像；(2)将上述图像传输给计算机处理单元；(3)在计算机处理单元中对所述的图像依次进行图像数字处理、图像特征识别、图像特征提取和数据分析，以得到精确的舵角变化角度；舵角采集系统能够为航船试验分析提供良好的数据依据，使驾驶者更精准的掌握航行方向，以便更好的进行航行过程中操控。
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公开(公告)号：CN201680852U
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN201020154220.7
申请日：2010-04-09
Applicant: 云南省航务管理局 , 重庆交通大学 , 北京尚水信息技术有限责任公司
Abstract: 本实用新型涉及了一种数字摄像舵角采集分析系统，它包括：舵、舵角指示器、摄像机和计算机处理单元，所述的摄像机装在舵角指示器的正上方，摄像机的镜头对准舵角指示器，摄像机还与计算机处理单元相连；本实用新型的数字摄像舵角采集分析系统能够为航船试验分析提供良好的数据依据，使驾驶者更精准的掌握航行方向，以便更好的进行航行过程中操控。
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公开(公告)号：CN115248004A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110463586.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京尚水信息技术股份有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明获取河工模型中船模船头和船尾坐标信息的方法包括：找出船模的图像的分割灰度阈值；根据分割灰度阈值，得到船模轮廓的边界点坐标；求出船模轮廓的外接椭圆及椭圆长轴所在直线；找出船模船头和船尾坐标信息；本发明的获取河工模型中船模船头和船尾坐标信息的方法，对采集设备架设位置和角度的要求非常宽松，能够应用于无人机船模采集追踪；同时扩大了测量区域，适用于整个河工模型的航道；提高了对于光照变化和相机视野大小变化的适应能力，通过船模轮廓的外接椭圆的长轴所在直线确定船头船尾坐标，相对于对船模轮廓坐标进行排序确定船头船尾的图像坐标的方式，不易受通航实验过程中水面噪声源的干扰，对环境的鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN111119120A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010185046.0
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京尚水信息技术股份有限公司
IPC: E02B1/02
Abstract: 本发明多功能实验水槽包括：定坡段水槽、弯段水槽、过渡连接装置、变坡段水槽、第一水泵、第二水泵、第三水泵、升降机、铰链和支架，定坡段水槽、弯段水槽和变坡段水槽依次连接在一起组成回弯形水槽，弯段水槽一端与定坡段水槽相连，弯段水槽另一端通过过渡连接装置与变坡段水槽相连，过渡连接装置为柔性材料，与定坡段水槽相连弯段水槽处横截面面积是与变坡段水槽相连弯段水槽处横截面面积2-4倍，弯段水槽拐弯处横截面面积是与定坡段水槽相连弯段水槽处横截面面积1.3-1.5倍，铰链装在靠近过渡连接装置变坡段水槽底面上，沿着变坡段水槽底面长度方向上装有至少一对升降机，使变坡段水槽绕着铰链上升或下降，其倾斜度为0-1％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108510103A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810157907.7
申请日：2018-02-25
Applicant: 北京尚水信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明的基于神经网络预测水位的方法包括以下步骤：根据各站点的关系,下游某一站点（A）的水位与该站点（A）的前一段时间的水位相关，并且与该站点（A）上游的若干个上游站点（B、C、D…）的对应的该瞬间的水位相关，根据已有数据分析，水从上游站点（B、C、D…）流到下游的该站点（A）耗时分别为t1、t2和t3…分钟，选取上游站点（B、C、D…）的前2t1-t1、2t2-t2和2t3-t3…分钟水位数据，以及该站点（A）的前U分钟的水位数据作为输入信号；建立一个神经网络；并经过若干次迭代让神经网络进行自我学习，使得神经网络的预测误差小于设定误差；输入该站点（A）前一段时间的水位和若干个上游站点（B、C、D…）的水位数据，基于神经网络预测该站点（A）水位。
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公开(公告)号：CN107478277A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710917728.4
申请日：2017-09-30
Applicant: 北京尚水信息技术股份有限公司
IPC: G01D21/02
CPC classification number: G01D21/02
Abstract: 本发明小管径非满管流量和浓度的测量装置包括：测量管、超声测距传感器、连通器、连接管、超声传感器、浮子、防溢挡板、法兰和处理器，在测量管的两端分别装有法兰，在接近测量管底部的径向对称位置处分别装有超声传感器，连通器装在与测量管直径等高的位置处，连接管的一端与测量管底部相连，另一端与连通器的底部相连，在连通器内装有浮子，在连通器的上端装有防溢挡板，超声测距传感器装在连通器的正上方，对准连通器内的浮子，两个超声传感器和超声测距传感器分别通过信息线与处理器相连；该装置可以测得水的流量和水的浓度，对海绵城市建设的研究具有重要价值。
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公开(公告)号：CN106918717A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710173380.2
申请日：2017-03-22
Applicant: 北京尚水信息技术股份有限公司
CPC classification number: G01P5/20 , G06K9/4609 , G06T5/002
Abstract: 本发明的利用所拍摄的图像对两相流流场进行处理的方法，包括：将示踪粒子放入电解液中，开始电解并采集示踪粒子与气泡同时存在电解液中的图像；利用阈值分割得到只含有示踪粒子的图像和得到只含有气泡的图像；将得到的所有图像以32像素*32像素进行网格划分，对相邻帧的图像中的每个网格进行相似性的匹配，找出相邻帧的图像中相似网格和相似网格中的相匹配的示踪粒子，根据相匹配示踪粒子的位移与两帧图像之间的时间间隔计算出流体速度流场，同理得到相邻帧的图像中所有气泡的速度流场，将示踪粒子和气泡同时存在的图像进行上述计算得到流体与气泡两相的速度流场。
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公开(公告)号：CN106908218A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710179000.6
申请日：2017-03-23
Applicant: 北京尚水信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明河道表面流场的处理方法，它包括：在待测量区域的表面流场内撒若干个示踪粒子，相机对准上述示踪粒子的目标区域进行连续拍摄，标注出各个图像的序列，通过所拍摄的图像坐标，分别计算出相机所拍摄图像中每个点所对应的新世界坐标下的坐标(X”,Y”)，得到相机所拍摄的校正图像；根据上述相机校正的图像，在相邻时间的两个校正图像中，以最大相似的原则，对每个示踪粒子进行匹配，根据相邻时间的两个校正图像中所有粒子的匹配结果，得到每个示踪粒子的空间位移，得到所有相邻两个校正图像中所有示踪粒子的空间位移，从而获得表面流场，本发明河道表面流场的处理方法适用于粒子浓度不高的时候，解决了现有额粒子跟踪测速测量误差较大的问题，它可以进行大范围表面流场测量。
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公开(公告)号：CN115345400A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110526742.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京尚水信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明用遗传算法和神经网络对污水泵站群进行调度方法，污水泵站群由m个水泵组和水厂组成，每个水泵组包括：q个水泵，q个水泵并联在一起，m个水泵组通过水管输送到的水厂的入水口，该方法包括：收集m个水泵组的浓度和每个水泵组的开泵个数；建立神经网络；在水厂的入水口的污水浓度超过设定标准浓度时，用以下遗传算法找出最佳技术方案来降低入水口处污水浓度；即为初始化种群；将N组数据组输入神经网络；通过交叉算子和部分映射交叉，组成N组数据组；对N组数据组进行变异；用神经网络进行运算找出最佳技术方案。
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