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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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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：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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119204002A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411306909.X
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本申请公开了水利数据的关键词提取方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：对水利数据进行特征提取，得到所述水利数据的N种特征向量；其中，所述N种特征向量中包括所述水利数据的统计特征向量、词汇特征向量、上下文特征向量，所述N为大于2的整数；将所述统计特征向量、所述词汇特征向量、所述上下文特征向量输入到训练好的关键词提取模型中，得到所述水利数据的M个候选关键词，以及所述M个候选关键词各自的关键词评分；其中，所述M为大于0的整数；根据所述M个候选关键词各自的关键词评分，从所述M个候选关键词中筛选出大于评分阈值的P个目标关键词，用以提高关键词提取的准确性。
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公开(公告)号：CN119201438A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411233687.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 水利部海河水利委员会水文局 , 四维世景科技(北京)有限公司
Abstract: 一种基于GPU的模型并行计算方法及系统，涉及洪水演进模拟技术领域。在该方法中，确定多个二维洪水演进模型的整体任务；对整体任务进行划分，得到多个并行任务；每个并行任务中包括一个并行任务节点，一个并行任务节点对应于一个二维洪水演进模型；获取各个并行任务节点对应的洪水演进相关数据，并将洪水演进相关数据加载至GPU内存中；基于各个并行任务节点，确定各个并行任务对应的最短路径；分别将各个并行任务分配给处于空闲状态的GPU资源，通过所分配的GPU资源并基于最短路径和预设的GPU核函数，对洪水演进相关数据进行计算。实施本申请提供的技术方案，可以有效提升大流域尺度典型防洪保护区对应的二维洪水演进模型的数据计算效率。
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公开(公告)号：CN118823590B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411306118.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明提供一种河流测速场景下的标定物自动识别方法及装置，该方法包括：部署摄像头；在待测河道的两侧部署一标定物；建立第一坐标系对各标定物进行象限划分，并对每一象限内的标定物进行编号；获取各标定物的世界坐标；利用摄像头拍摄标定图像；建立第二坐标系对标定图像内的各标定物进行象限划分，并对每一象限内的标定物进行编号；获取各标定物的图像坐标；根据第一坐标系下的各标定物的编号及世界坐标，以及第二坐标系下的各标定物的编号及图像坐标，得到各标定物的标定数据。通过本方法，可以解决河流测速场景下传统相机标定过程人工操作繁琐的问题。
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公开(公告)号：CN118823076B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411306473.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06T7/269 , G06T7/246 , G06T5/70 , G06T5/77 , G06V20/10 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/62 , G01P5/18
Abstract: 本公开涉及一种水流流速测速方法、光流估计网络训练方法、装置。所述方法包括：获取水流视频中的同一水流的两帧水流图像；确定两帧水流图像中的感兴趣区域；将每一帧水流图像中的感兴趣区域输入至预先训练完成的光流估计网络中，经由光流估计网络输出两帧水流图像之间的像素位移；其中，光流估计网络是对同一水流的两帧水流训练图像进行光流估计，得到前向光流和后向光流，基于前向光流、后向光流、以及两帧水流训练图像进行溅射处理和双向填洞，生成目标水流训练图像，基于目标水流训练图像和前向光流训练得到的；基于像素位移和两帧水流图像之间的时间，计算水流的流速。采用本方法能够准确的计算出水流的流速。
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公开(公告)号：CN118821629B
公开(公告)日：2024-11-22
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 , 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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