公开(公告)号：CN116188994A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310301231.5

申请日：2023-03-24

Applicant: 清华大学

Inventor： 张霄岳 ,  张玍 ,  安晨歌 ,  傅旭东

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种淤地坝识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，包括：采集淤地坝的位置信息以及遥感影像；根据位置信息在遥感影像中标注淤地坝位置及范围，利用标注后的遥感影像训练预先构建的目标检测模型，并在训练结束后，得到训练完成的目标检测模型；利用待识别流域的河网信息截取待识别流域河网区域的遥感影像，将其输入训练完成的目标检测模型，输出待识别流域中淤地坝的识别结果，利用待识别流域的河网信息剔除淤地坝的识别结果中距离待识别流域河网一定距离外的识别结果，得到待识别流域中淤地坝的最终识别结果。由此，解决了相关技术中自动识别淤地坝位置的准确性较低，误差较大且算法计算量较大等问题。

公开(公告)号：CN116542150A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310518580.2

申请日：2023-05-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 张玍 ,  安晨歌 ,  傅旭东

IPC: G06F30/27 ,  G06F111/10

Abstract: 本申请涉及水土工程技术领域，特别涉及一种考虑淤地坝系影响的流域水沙动力过程模拟方法及装置，其中，方法包括：基于数字河网将流域划分为多个坡面‑沟道计算单元，生成河网拓扑结构，根据河网拓扑结构确定淤地坝系中各坝所处计算单元，对于淤地坝系中各坝所处计算单元，采用分布式流域水沙模型模拟淤地坝上游来水来沙过程，以构建淤地坝子模型。本申请实施例可以基于流域划分，通过构建淤地坝子模型，以获取淤地坝对全流域水沙过程影响的模拟结果，提升了分布式流域水沙模型对淤地坝系模拟的计算效率与模拟精度，从而实现了准确快速的流域水沙动力过程模拟，实用性更强。

公开(公告)号：CN112070799A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010478461.5

申请日：2020-05-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 徐梦珍 ,  雷发楷 ,  张玍

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于人工神经网络的鱼类轨迹跟踪方法和系统，该方法包括：S1，获取目标鱼类的视频或图像；S2，获取带有标签的鱼体图像作为初始训练样本集并输入U‑net卷积神经网络通过深度学习算法进行迭代训练得到鱼体识别神经网络模型；S3，利用鱼体识别神经网络模型对采集的目标鱼类的视频或图像中的鱼体进行识别并分割出鱼体形态，计算鱼体中预设点的位置；S4，利用目标跟踪算法得到目标鱼类的运动轨迹，分析目标鱼类的运动特征。该方法能够精确地对鱼体进行识别和轨迹跟踪，从而降低实验对光照条件的依赖及克服鱼缸的镜面反射和水面波动的影响，计算效率高，可以应用到长时间的实验视频中，识别和轨迹跟踪的效果提高。