[发明专利]一种基于深度学习的洪水演进过程淹没范围测量方法在审
| 申请号： | 202010762571.4 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN112001964A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 李轩;侯精明;杨露;白岗岗;邓朝显;苏锋;杜颖恩;王兆峰;张阳维;李丙尧;杨少雄;韩浩;王添;张兆安 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/62 | 分类号： | G06T7/62;G06T7/80;G06T5/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的洪水演进过程淹没范围测量方法，首先布置摄像头用来采集整个试验河道的视频数据；然后通过摄像头棋盘格标定法对摄像头进行标定矫正透视畸变效果；并从视频数据中提取不同时间点图像数据；进而构建洪水试验淹没范围样本库；通过Labelme标注工具对样本进行一次标注；最后采用MASK R‑CNN图像实例分割算法实现淹没范围的自动分割识别；通过拼接识别图片得到整个试验河道的淹没范围变化。本发明具有经济成本低、智能化程度高、效率高、精度高、应用性强等优点，从而可用于洪水演进试验中获取淹没范围数据的提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 洪水 演进 过程 淹没 范围 测量方法 | ||
【主权项】：
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