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公开(公告)号：CN119044014A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411141586.3
申请日：2024-08-20
Applicant: 清华大学
IPC: G01N15/0227 , G06T5/80
Abstract: 本公开提供了一种用于测量水下河床泥沙粒径的方法与装置，涉及水下泥沙测量技术领域，具体实现方案为：获取多张第一河床泥沙照片；采用中值平均方法对多张第一河床泥沙照片进行降噪处理，得到第一泥沙粒径照片；基于图像畸变矫正算法对第一泥沙粒径照片进行矫正，得到矫正处理后的第一泥沙粒径照片；根据用于测量水下河床泥沙粒径的装置中长方体框架的正方形底面的边长信息和矫正处理后的第一泥沙粒径照片，确定第一图片尺度信息；从矫正处理后的第一泥沙粒径照片中识别得到第一河床泥沙识别信息，并根据第一河床泥沙识别信息和第一图片尺度信息，得到水下河床泥沙级配信息，这样可以提高水下河床泥沙级配信息的监测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116029151A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310146245.4
申请日：2023-02-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提供了一种水流阻力预测方法、训练方法、流量预测方法及装置，可以应用于水利工程领域。该方法包括：基于预设优化算法处理第一数字高程模型数据，得到第二数字高程模型数据，其中，第一数字高程模型数据为对待检测河流的河床进行高程数据采集后生成的；根据第一数字高程模型数据和第二数字高程模型数据，确定目标高程数据；以及将目标高程数据和待检测河流的河流深度数据输入至目标水流阻力预测模型，输出目标水流阻力。
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公开(公告)号：CN113592829A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110890120.3
申请日：2021-08-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分割重组的深度学习泥沙颗粒识别方法及装置，其中该方法包括：采集复杂河流环境下泥沙颗粒的原始图像；将原始图像分割为多个边缘重合的图像碎片；将分割后的每个图像碎片输入至预先训练好的泥沙颗粒识别模型中，输出每个图像碎片对应的泥沙颗粒识别结果，其中，泥沙颗粒识别模型为对U‑net模型进行机器学习训练得到的模型；将多个图像碎片的泥沙颗粒识别结果重组为原始图像大小的泥沙颗粒图像。本发明能够将U‑net模型应用于复杂河流环境下泥沙颗粒的识别，提高复杂河流环境下泥沙颗粒的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113592829B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202110890120.3
申请日：2021-08-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分割重组的深度学习泥沙颗粒识别方法及装置，其中该方法包括：采集复杂河流环境下泥沙颗粒的原始图像；将原始图像分割为多个边缘重合的图像碎片；将分割后的每个图像碎片输入至预先训练好的泥沙颗粒识别模型中，输出每个图像碎片对应的泥沙颗粒识别结果，其中，泥沙颗粒识别模型为对U‑net模型进行机器学习训练得到的模型；将多个图像碎片的泥沙颗粒识别结果重组为原始图像大小的泥沙颗粒图像。本发明能够将U‑net模型应用于复杂河流环境下泥沙颗粒的识别，提高复杂河流环境下泥沙颗粒的识别准确率。
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公开(公告)号：CN116029151B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310146245.4
申请日：2023-02-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提供了一种水流阻力预测方法、训练方法、流量预测方法及装置，可以应用于水利工程领域。该方法包括：基于预设优化算法处理第一数字高程模型数据，得到第二数字高程模型数据，其中，第一数字高程模型数据为对待检测河流的河床进行高程数据采集后生成的；根据第一数字高程模型数据和第二数字高程模型数据，确定目标高程数据；以及将目标高程数据和待检测河流的河流深度数据输入至目标水流阻力预测模型，输出目标水流阻力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118937170A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411141587.8
申请日：2024-08-20
Applicant: 清华大学
IPC: G01N15/0227 , G06T7/62
Abstract: 本公开提供了一种用于测量山区河流河床泥沙粒径的方法与装置，涉及水利工程测量技术领域，具体实现方案为：对第一河床泥沙照片进行截取，得到第一左岸河床泥沙照片和第一右岸河床泥沙照片；根据第一左岸河床泥沙照片和第一右岸河床泥沙照片，确定多个第一采样点及其泥沙类型信息；根据多个第一采样点中每个第一采样点的泥沙类型信息，确定第一泥沙类型比例信息；从多个第一采样点中确定多个第二采样点，并根据多个第二采样点，确定第一泥沙级配信息；根据第一泥沙类型比例信息和第一泥沙级配信息，确定第一山区河段的平均泥沙全粒径级配信息，这样可以提高山区河流河床的平均泥沙全粒径级配信息的测量准确性、数据代表性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118289137A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410033153.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于船载探入式观测设备与船体的便携连接平台，包括仪器连接板、船面承重板和辅助装置平台。仪器连接板呈竖向布置，仪器连接板的向水侧固定有抱箍，抱箍用于固定探头连接件；船面承重板以横向布置方式固定在仪器连接板的向船侧，船面承重板用于和测船船面连接；辅助装置平台固定在仪器连接板的向船侧且位于船面承重板的上方，辅助装置平台用于固定非入水式小型测量辅助装置。本发明能够将探头连接件与测船进行连接，具备稳定性，可拆卸性，便携性，普适性和可调节性的特点。
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公开(公告)号：CN116245350A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211024696.2
申请日：2022-08-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种调水工程沼蛤入侵风险智能评估方法和系统，首先将目标调水工程中常规监测的环境因子作为输入变量，然后用机器学习方法不断训练和拟合环境因子与表征沼蛤引入和扩散风险变量之间的关系，建立机器学习模型，再通过机器学习解释模型对机器学习模型进行分析，解释机器学习模型的输出，在此基础上对调水工程沼蛤入侵风险进行智能评估。该方法利用人工智能机器学习训练的方法，结合机器学习解释模型，对调水工程中沼蛤入侵风险和环境因子之间的关系进行模拟与分析，高效便捷、准确度高，为沼蛤入侵风险识别和早期防治提供了有力支撑。
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公开(公告)号：CN109655788B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910110367.1
申请日：2019-02-11
Applicant: 清华大学 , 中海石油(中国)有限公司 , 中海油能源发展装备技术有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种磁目标信号通用检测方法和接收检测装置，针对油气管道内检测器的管外跟踪和定位问题中磁异信号和极低频磁信号可能随机出现或交替出现的问题，包括：在油气管道外侧设置多个检测点；每个所述检测点监测待定位油气管道内检测器的当前磁目标信号；每个所述检测点根据对应的历史磁目标信号和所述待定位油气管道内检测器的当前磁目标信号，确定待定位油气管道内检测器是否通过所述检测点，实现了对磁异信号和极低频磁信号的同时通用快速检测，检测信噪比可低至‑11dB，计算量相比于已有方法降低4个量级。以DSP硬件以及高分辨率磁传感器为硬件支撑、通用快速检测方法为软件支撑，设计实现的接收检测装置对油气管道内检测器管外跟踪定位工程应用具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN119022893B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411141588.2
申请日：2024-08-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提供了一种基于深度学习的水下泥沙运动要素测量方法与装置，涉及水下泥沙测量技术领域，具体实现方案为：获取第一水下泥沙运动影像信息；基于图像畸变矫正算法对第一水下泥沙运动影像信息进行矫正，得到矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息；根据基于深度学习的水下泥沙运动要素测量装置和矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息，确定第一图片尺度信息；基于预设的深度学习多目标跟踪模型对矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息进行识别跟踪处理，得到第一泥沙颗粒识别跟踪结果；基于第一图片尺度信息对第一泥沙颗粒识别跟踪结果进行数据分析，得到第一泥沙运动要素信息，这样可以提高水下泥沙运动要素信息的监测效率和准确性。
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