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公开(公告)号:CN119625326A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202510166989.1
申请日:2025-02-14
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心) , 北京飞渡科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/17 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06T7/10 , G06T5/40 , G06T5/70
Abstract: 本发明公开一种基于语义分割的水网系统数字化映射方法及系统,采用深度学习算法构建语义分割模型,以准确识别水网系统中的“纲‑目‑结”三要素,提高数字化映射的精度和效率。其中,通过结合多尺度卷积核和注意力机制,实现对复杂场景中不同尺度特征的捕捉和增强,不仅能够提高模型的分割精度,还能够增强模型对复杂场景的适应性,为水网图像的数字化映射提供了有力的支持。同时,通过设计特定的损失函数和引入注意力机制,使得模型能够更好地理解水网图像中的结构关系,准确识别出不同要素之间的连接关系,为实现高精度、高效率的水网数字化映射提供可靠的技术保障。
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公开(公告)号:CN119670424A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411762761.0
申请日:2024-12-03
Applicant: 水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
Abstract: 本发明公开了一种嵌套式流域水文模型参数优化方法,包括以下步骤:确定流域的研究区域,在研究区域内利用高程将进行研究区域分层,获取n个不同高程层级子区域;构建每个高程层级子区域的水文模型方程;构建关于动态参数的向量,利用适应度函数对向量内的动态参数进行交叉变异,筛选最优子代个体向量;从高程最大的高程层级子区域开始从上往下依次优化每个高程层级子区域的水文模型方程的动态参数,直到研究区域水文模型方程的动态参数优化完成。本发明提出了一种嵌套式流域水文模型参数优化方法,极大缩短了流域参数优化所需的优化时间,有效提高了参数优化的效率。
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