公开(公告)号：CN119470965A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411606968.9

申请日：2024-11-12

Applicant: 河海大学

Inventor： 张振 ,  刘博远 ,  冯金理 ,  尤昕杨 ,  刘海韵

IPC: G01P5/26 ,  G01S19/43

Abstract: 本发明公开了一种基于免像控无人机的河流表面流速场在线测量方法，通过将视频测流及免像控技术与无人机平台相结合，无需布设像控点即可完成对河流表面流速的在线测量，适用于长河段或应急场景下的河面流速场测量，展现出良好的适应性和应急性，并能较为精确地测量出断面流速场分布，对比其他类型的无人机测流系统，成本较为低廉。

公开(公告)号：CN119445475A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411474902.9

申请日：2024-10-22

Applicant: 河海大学

Inventor： 张振 ,  杜永庭 ,  汪崎宇 ,  尤昕杨

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/766

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习目标检测及回归模型的多级水尺水位视觉测量方法，在模型训练阶段，分别通过基于图像拉伸的水位量程扩展数据增强和基于亮度、色调、饱和度的图像数据增强来扩充样本数据集，使模型更具有泛化性；在测量阶段，通过目标检测模型识别水面以上的水尺区域，确定水尺级数及目标框的底边坐标，将目标检测识别出的第一个水尺区域对应的ROI图像输入回归模型，进一步预测水位线坐标，对比两种方法得到的水位线在原始图像中坐标，判断检测是否有效；最后，通过N点线性拟合法将回归的水位线坐标转换为水尺读数并结合零点高程计算水位值；结合目标检测与回归预测，减少了逐级回归的次数，提升了多级水尺水位视觉测量效率和精度。