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公开(公告)号：CN116824467B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311105058.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)
IPC: G06V20/50 , F17D3/18 , G01F1/00 , G01P5/24 , G01F23/296 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种排水管道流量智能测量方法，其方法为：采集排水管道中测量位置的水流截面的平均流速和水位高度；采用改进的目标检测算法对排水管道“气‑液”交界面的图像进行目标识别，识别图像的目标区域；利用动态像素加权策略的全卷积神经网络算法对交界面的目标区域进行图像分割，得到交界面的分割线与管壁、水位高度构成排水管道水流截面；将排水管道水流截面的数据输入到多维分类误差自适应提升回归算法，得到排水管道水流的截面积与平均流速相乘，输出排水管道流量的测量结果。本发明的有益效果是：本发明对排水管道“气‑液”交界面进行目标识别、图像分割和流量回归分析，进而实现排水管道流量的智能化测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117332722B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311566460.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F30/23 , G06F18/2411 , G06F17/13 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于硬约束投影的排水管道淤积智能诊断方法，所述方法包括：依据排水管道水流的水动力学特性和水体参考单元的动量守恒原理，构建排水管道淤积的流固耦合模型；结合动量守恒方程和流体力学，得到排水管道淤积流固耦合微分控制方程组；对排水管道淤积流固耦合微分控制方程组进行离散化处理，借助足尺试验和数值模拟方法对离散化处理后的排水管道淤积流固耦合微分控制方程组中的参数进行联合率定；计算离散化后的排水管道淤积流固耦合微分控制方程组中的预测矩阵和硬约束矩阵，得到硬约束投影处理后的排水管道流速、流量数据序列；进而提出输入数据序列硬约(56)对比文件白渝 等.基于MＲF－MLSTM 和知识嵌入的地下排水管线 淤积智能诊断模型研究.城市勘测.2023,(第4期),第163-167页.卢程伟;周建中;胡德超;张余龙.三峡库区枝状河网水动力过程实时模拟.长江科学院院报.2018,(05),第157-160页.
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公开(公告)号：CN116824467A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311105058.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)
IPC: G06V20/50 , F17D3/18 , G01F1/00 , G01P5/24 , G01F23/296 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种排水管道流量智能测量方法，其方法为：采集排水管道中测量位置的水流截面的平均流速和水位高度；采用改进的目标检测算法对排水管道“气‑液”交界面的图像进行目标识别，识别图像的目标区域；利用动态像素加权策略的全卷积神经网络算法对交界面的目标区域进行图像分割，得到交界面的分割线与管壁、水位高度构成排水管道水流截面；将排水管道水流截面的数据输入到多维分类误差自适应提升回归算法，得到排水管道水流的截面积与平均流速相乘，输出排水管道流量的测量结果。本发明的有益效果是：本发明对排水管道“气‑液”交界面进行目标识别、图像分割和流量回归分析，进而实现排水管道流量的智能化测量。
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公开(公告)号：CN117332722A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311566460.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F30/23 , G06F18/2411 , G06F17/13 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种基于硬约束投影的排水管道淤积智能诊断方法，所述方法包括：依据排水管道水流的水动力学特性和水体参考单元的动量守恒原理，构建排水管道淤积的流固耦合模型；结合动量守恒方程和流体力学，得到排水管道淤积流固耦合微分控制方程组；对排水管道淤积流固耦合微分控制方程组进行离散化处理，借助足尺试验和数值模拟方法对离散化处理后的排水管道淤积流固耦合微分控制方程组中的参数进行联合率定；计算离散化后的排水管道淤积流固耦合微分控制方程组中的预测矩阵和硬约束矩阵，得到硬约束投影处理后的排水管道流速、流量数据序列；进而提出输入数据序列硬约束投影和多尺度长短期记忆神经网络相结合的管道淤积智能诊断方法。
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公开(公告)号：CN116206248B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310473636.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)
IPC: G06V20/50 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 发明公开了一种基于机器学习引导深度学习的目标检测方法，包括以下步骤：对输入的“气‑液”交界面图像数据集进行数据增强处理；在主干网络中的瓶颈层引入初始模块；在初始模块中采用分组卷积；在主干网络中的瓶颈层引入全局注意力机制；采用选择性舍弃神经元进行隐藏部分特征节点操作；进行随机纠正线性单元激活函数激活处理；对随机纠正线性单元激活函数的输出结果进行金字塔感兴趣池化层处理。本发明的有益效果是：将机器学习和深度学习的优势互补，优化基于区域推荐网络的实时目标检测方法的网络结构，提升排水管道“气‑液”交界面目标检测的平均精度。
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公开(公告)号：CN116206248A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310473636.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)
IPC: G06V20/50 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 发明公开了一种基于机器学习引导深度学习的目标检测方法，包括以下步骤：对输入的“气‑液”交界面图像数据集进行数据增强处理；在主干网络中的瓶颈层引入初始模块；在初始模块中采用分组卷积；在主干网络中的瓶颈层引入全局注意力机制；采用选择性舍弃神经元进行隐藏部分特征节点操作；进行随机纠正线性单元激活函数激活处理；对随机纠正线性单元激活函数的输出结果进行金字塔感兴趣池化层处理。本发明的有益效果是：将机器学习和深度学习的优势互补，优化基于区域推荐网络的实时目标检测方法的网络结构，提升排水管道“气‑液”交界面目标检测的平均精度。
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