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公开(公告)号：CN117173369B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311445204.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T17/20 , G06T15/00 , G06T13/20 , G06T19/20 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于WebGL的三维洪水演进模拟方法及系统，以提高处理速度。方法包括：将水动力模型中输出的每一时刻视为一帧，逐帧提取水深数据写入时刻序列‑网格水深矩阵，每一行表示一个时刻下所有网格的水深值；同时，逐帧提取最大水位数据写入时刻序列‑网格最大水位数组；自定义水体网格Mesh图元，将四边形网格分解成由两个独立的三角形网格后得到各三角形网格的编号、顶点数组和索引数组，并以着色器定义材质外观；设置定时器，逐帧根据材质外观和每个三角形网格水深值映射的颜色值给Mesh图元的各个网格上色及更新，并取同时刻所
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116629434A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310618824.4
申请日：2023-05-29
Applicant: 华中科技大学 , 甘肃省水利厅信息中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G08B21/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及洪水预警和灾害防御技术领域，公开一种山洪灾害精准化防御的关联预警方法，以提高预报的整体性能。方法包括：将二维水动力学模型、决策树算法与关联预警进行融合；具体的，通过下游致灾水位反推上游预警水位，可确保告警的及时性及留足居民转移疏散用的时间，确保了防御精准化；在上游实测水位值小于预警水位值则不发布预警，从而也节约了以决策树算法计算下游淹没范围及淹没水深所需的计算资源；而且，在预测过程中，将二维水动力学模型的计算模拟结果和历史真实数据进行融合，确保了预测精度和结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118865178B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411121790.9
申请日：2024-08-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习与空间信息融合的洪水提取与定位方法，涉及深度学习与空间信息技术领域，包括：构建洪水水体区域识别网络模型；所述洪水水体区域识别网络模型包括张量转换模块、水体初步特征提取单元、SE注意力机制模块、膨胀卷积模块和水体分割决策模块；通过无人机拍摄并经预处理后，得到目标区域影像，输入到训练完成的洪水水体区域识别网络模型，从目标区域影像中提取并生成洪水掩膜图像，并实现洪水区域定位。本发明解决水体对象的多尺度和多特征问题，增强水系的特征表示，实现洪水的精确提取；自动识别洪水掩膜图像与地理参考图像之间的相似对应关系，实现洪水的精准提取与定位。
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公开(公告)号：CN117173369A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311445204.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T17/20 , G06T15/00 , G06T13/20 , G06T19/20 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于WebGL的三维洪水演进模拟方法及系统，以提高处理速度。方法包括：将水动力模型中输出的每一时刻视为一帧，逐帧提取水深数据写入时刻序列‑网格水深矩阵，每一行表示一个时刻下所有网格的水深值；同时，逐帧提取最大水位数据写入时刻序列‑网格最大水位数组；自定义水体网格Mesh图元，将四边形网格分解成由两个独立的三角形网格后得到各三角形网格的编号、顶点数组和索引数组，并以着色器定义材质外观；设置定时器，逐帧根据材质外观和每个三角形网格水深值映射的颜色值给Mesh图元的各个网格上色及更新，并取同时刻所有网格中最大水位值作为Mesh图元整体高程，形成分帧动画以实现动态洪水演进数值模拟。
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公开(公告)号：CN119513599A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411563821.6
申请日：2024-11-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种融合时空特征学习的农业干旱预测方法及系统，包括：数据收集及预处理；构建干旱预测模型，包括空间特征提取模块、时空特征学习模块和序列预测模块；构建干旱事件识别预测模型；所述干旱事件识别预测模型对所述序列预测模块预测得到的未来连续M天的标准化土壤湿度指数SMI序列进行分析，提取干旱事件，并分析得到严重干旱事件空间质心移动特征，预测得到未来干旱时空变化情况。本发明综合考虑干旱的时间和空间属性，利用高精度栅格气象数据，并利用多个水文气象要素输入训练好的卷积神经网络与深度学习耦合模型中预测未来干旱指标，在保持模型复杂度在合适范围内的同时高效对干旱进行预警，为干旱防治及水资源管理提供技术指导。
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公开(公告)号：CN118865178A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411121790.9
申请日：2024-08-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习与空间信息融合的洪水提取与定位方法，涉及深度学习与空间信息技术领域，包括：构建洪水水体区域识别网络模型；所述洪水水体区域识别网络模型包括张量转换模块、水体初步特征提取单元、SE注意力机制模块、膨胀卷积模块和水体分割决策模块；通过无人机拍摄并经预处理后，得到目标区域影像，输入到训练完成的洪水水体区域识别网络模型，从目标区域影像中提取并生成洪水掩膜图像，并实现洪水区域定位。本发明解决水体对象的多尺度和多特征问题，增强水系的特征表示，实现洪水的精确提取；自动识别洪水掩膜图像与地理参考图像之间的相似对应关系，实现洪水的精准提取与定位。
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