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公开(公告)号：CN118261285A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410280168.6
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 上海华讯网络系统有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于信息匮乏流域的智能流量预测方法及系统，属于水资源管理技术领域，包括：将Transformer模型作为基础模型，通过在数据充足的源流域进行特征数据的采集，进行基础模型训练，构建源流域模型，其中，在多重感知机MLP处做特征投影嵌入，编码器处理后使得模型在注意力模块提升对水文特征时序信息的学习能力，并通过解码器产生源流域的预测结果；基于源流域模型，对信息匮乏的目标流域进行流量预测，并根据源流域与目标流域的相似度，结合源流域模型的预训练参数，对预测结果进行优化；本发明为水资源管理提供了可靠的数据支撑，具有极高的学术价值和社会价值。
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公开(公告)号：CN118311294B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410280166.7
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 上海华讯网络系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于水流速的实时检测系统，属于水流速检测技术领域，包括：用于将用户的模型配置参数与基于在边端设备开发的水流测速模型进行适配的模型转换模块；与边端设备进行数据交互的设备端WEB界面；用于通过混合AI加速推理引擎对适配后的水流测速模型进行优化的模型推理与优化模块；用于将推理结果推送到服务器的业务处理模块，以及用以扩充或替换设备中原有的功能的APP打包与部署模块；本发明提供的基于算力相机实现对水流速的实时监控，在边端完成对水流速度的实时检测，再向中心服务端返回检测结果和告警等关键信息。相对于传统中心端计算模式，本发明降低了数据传输对带宽的消耗，降低了检测成本，提高了水流速检测效率。
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公开(公告)号：CN118311294A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410280166.7
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 上海华讯网络系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于水流速的实时检测系统，属于水流速检测技术领域，包括：用于将用户的模型配置参数与基于在边端设备开发的水流测速模型进行适配的模型转换模块；与边端设备进行数据交互的设备端WEB界面；用于通过混合AI加速推理引擎对适配后的水流测速模型进行优化的模型推理与优化模块；用于将推理结果推送到服务器的业务处理模块，以及用以扩充或替换设备中原有的功能的APP打包与部署模块；本发明提供的基于算力相机实现对水流速的实时监控，在边端完成对水流速度的实时检测，再向中心服务端返回检测结果和告警等关键信息。相对于传统中心端计算模式，本发明降低了数据传输对带宽的消耗，降低了检测成本，提高了水流速检测效率。
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公开(公告)号：CN118261285B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410280168.6
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 上海华讯网络系统有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于信息匮乏流域的智能流量预测方法及系统，属于水资源管理技术领域，包括：将Transformer模型作为基础模型，通过在数据充足的源流域进行特征数据的采集，进行基础模型训练，构建源流域模型，其中，在多重感知机MLP处做特征投影嵌入，编码器处理后使得模型在注意力模块提升对水文特征时序信息的学习能力，并通过解码器产生源流域的预测结果；基于源流域模型，对信息匮乏的目标流域进行流量预测，并根据源流域与目标流域的相似度，结合源流域模型的预训练参数，对预测结果进行优化；本发明为水资源管理提供了可靠的数据支撑，具有极高的学术价值和社会价值。
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公开(公告)号：CN118262278A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410280165.2
申请日：2024-03-12
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 上海华讯网络系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割与改进目标检测模型的水位识别方法，属于水位识别技术领域，包括以下步骤：获取包含待测水尺与水体的完整图像，通过深度学习语义分割技术对水体进行分割，获取水体分割二值掩码图并进行噪声处理后，利用改进的YOLOv5目标检测模型获取待测水尺的刻度字符；基于去噪后的图像，从水位计算区域提取水位线轮廓，并利用最小二乘线性回归的方法，对水位线进行线性表达，在通过获取离水位线最近的刻度字符检测框的底部中心点到水位线的垂直像素距离，对实际水位高度进行估计；本发明可有效降低环境干扰对水体分割模型精度影响，同时增强目标检测模型的小目标检测能力，从而提高水位识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118097120A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410388612.6
申请日：2024-04-01
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本申请涉及一种基于示踪物识别的水流测速方法、装置、介质及电子设备，涉及图像处理技术领域，其中方法包括：获取水流视频中当前时刻的目标水流图像，并获取目标水流图像与上帧水流图像之间的目标光流图；对目标水流图像进行畸变矫正，得到矫正后图像，并从矫正后图像中确定感兴趣区域；从矫正后图像中提取角点特征，并基于角点特征生成角点掩码；从感兴趣区域中提取各像素点的像素特征，并判断对应的像素点是否为背景，若否，则生成对应的像素点的前景掩码；将前景掩码与角点掩码进行求交，得到示踪物掩码；从目标光流图中筛选目标位移距离，并确定水流的流速。本申请具有提升水流测速的准确性的效果。
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公开(公告)号：CN118311293B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410335326.3
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本申请涉及一种水流流速的测量方法、装置、设备及介质，涉及水文测流技术领域，该方法包括：获取水流视频，选取测速区域；水流视频包括连续的多帧水流图像；对第N+(n‑1)K帧区域图像执行第一角点检测算法，获得第一角点集合；对第N+(n‑1)K帧区域图像执行第二角点检测算法，获得第二角点集合；第N+(n‑1)K帧区域图像为从第N+(n‑1)K帧水流图像中截取的测速区域的图像；第一角点集合的角点数量大于第二角点集合的角点数量；K表示预设抽帧间隔；基于第二角点集合对第一角点集合进行筛选，获得第三角点集合；根据第三角点集合以及多帧水流图像，获得测速区域的水流距离；根据测速区域的水流距离，获得测速区域的水流流速。本申请具有提高水流流速的测量结果的准确性的效果。
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公开(公告)号：CN118886331B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411306181.0
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本申请提出一种洪水受灾的预测方法、装置、设备及存储介质，洪水受灾的预测方法包括：构建对话组，所述对话组包括多个智能体，所述智能体用于执行对应的模型服务任务；获取洪水受灾分析需求，根据所述洪水受灾分析需求，确定分析所需的水利水文模型及对应的第一智能体；根据所述分析所需的水利水文模型和所述第一智能体，获取水利水文数据；利用所述第一智能体调用所述分析所需的水利水文模型对所述水利水文数据进行处理，生成水利水文结果；利用第二智能体根据水利水文结果调用受灾损失模型进行计算，得到洪水受灾损失。
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公开(公告)号：CN118114842B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410443748.2
申请日：2024-04-13
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本申请涉及一种水文模型调度方法、装置、存储介质及电子设备，涉及模型调度技术领域，其中方法包括：基于各待调度水文模型的模型标识和模型拓扑关系信息确定模型有向图，将最长执行路径中的各第一路径水文模型以及所依赖的第一上层水文模型进行汇总，得到第一执行列表，从所有待调度水文模型中剔除第一执行列表中的待调度水文模型，得到剩余水文模型，并基于各剩余水文模型，确定第二执行列表和第三执行列表；按照查找优先级，依次从第一执行列表、第二执行列表以及第三执行列表中查找需调度水文模型并组成模型执行序列，并依次调度模型执行序列中的需调度水文模型。本申请具有缩短水文预测方案的执行时间的效果。
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公开(公告)号：CN118821629A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411306086.0
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种水利灾害预测方法及系统，通过获取设定区域的历史水利数据，再通过预设的二维水动力模型根据历史水利数据进行预测后输出的预测结果构建卷积神经网络，从而生成最终评估模型，并最终根据当前获取到的水利数据进行实时预测的方式实现了结合二维水动力模型以及卷积神经网络生成最终的最终评估模型，从而避免了使用单一二维水动力模型进行预测时预测效率较低的问题，同时通过历史水利数据构建最终评估模型，解决了评估模型容易由于训练样本不足导致模型精度下降的问题，实现了在提升预测结果的预测效率同时提升了预测结果的预测精度的效果。
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