买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海华讯网络系统有限公司申请的专利基于内外校准的深度学习测流方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116148497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310179189.4，技术领域涉及：G01P5/00；该发明授权基于内外校准的深度学习测流方法及系统是由王晓龙;王根一;安国成设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内外校准的深度学习测流方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于内外校准的深度学习测流方法及系统，包括：获取水流视频数据；从视频数据中的选取ROI区域，并进行图像预处理，并通过训练得到流速序列；根据流速序列对当前ROI区域进行外校准，得到当前ROI区域对应的流速校准基准值；通过检测模型进行流速检测得到当前帧的流速；根据流速和当前ROI区域对应的流速校准基准值，进行内校准得到当前帧的校准流速值；重复执行进行水流视频的实时测流。本发明通过设计外校准算法避免了原有深度学习算法预测流速的不确定性问题，为内校准提供了基准校准值，减少了检测过程中峰值的出现，提高了预测流速的准确性。

本发明授权基于内外校准的深度学习测流方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于内外校准的深度学习测流方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取水流视频数据； 步骤S2：从所述视频数据中的选取ROI区域，并进行图像预处理，并进入外校准算法中循环遍历得到流速序列； 步骤S3：根据所述流速序列对当前ROI区域进行外校准，得到当前ROI区域对应的流速校准基准值； 步骤S4：通过检测模型进行流速检测得到当前帧的流速； 步骤S5：根据所述流速和所述当前ROI区域对应的流速校准基准值，进行内校准得到当前帧的校准流速值； 重复执行步骤S4至步骤S5，进行水流视频的实时测流； 步骤S3包括： 步骤S3.1：根据流速序列S设置t次多点平均的点数m以及移动间隔Δ，进行m点移动平均，得到测速区域Cij的流速候选校准值mean1Cij，计算公式如下： 其中，表示第t次移动的平均值，N表示提取的帧数数量，t表示移动平均的次数，Δt表示第t次的移动间隔数，Cij表示第i个摄像头的第j个ROI区域； 步骤S3.2：将流速序列S从小到大进行排序，取Sn2-1为测速区域Cij的流速候选校准值，计算公式如下： mean2Cij＝sortS[n2-1] 其中，sortS表示对流速序列S从小到大进行排序，[n2-1]表示取出中间值，mean2Cij表示测速区域Cij的流速候选校准值； 步骤S3.3：将mean1Cij和mean2Cij中的的最小值作为测速区域Cij的流速校准基准值，公式如下： meanCij＝minmean1Cij,mean2Cij 其中，meanCij表示测速区域Cij的流速校准基准值； 步骤S5包括： 步骤S5.1：判断测速区域Cij的预测流速值Se是否在其流速校准值meanCij范围内，从而判断当前预测流速值是否正常，公式如下： 其中，δ表示异常概率值； 步骤S5.2：判断异常次数是否小于等于异常常数β，若是，则根据步骤S5.1确定当前流速检测是否正常并执行步骤S5.3；若否，则说明实际水流速度符合当前预测流速值Se的期望，将当前预测流速值Se作为当前检测流速值之后初始化异常次数和异常元素列表； 步骤S5.3：若当前流速检测正常，则将当前预测流速值Se联系之间的历史流速值进行滑动平均处理后，输出异常列表校准后的Se值，之后初始化异常次数和异常元素列表，并将所述Se值作为当前检测流速值，公式如下： Se＝Se×循环次数-sum异常元素列表+循环次数-异常次数若当前流速检测异常，则异常次数加1，并将当前预测流速值Se加入到异常列表中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海华讯网络系统有限公司，其通讯地址为：201200 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区碧波路456号B402-4室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。