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龙图腾网获悉浪潮智慧城市科技有限公司;山东浪潮创新创业科技有限公司申请的专利水位实时预测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119540770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411665905.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权水位实时预测方法、系统、电子设备及存储介质是由顾春梅;翟海涛;余家富;王强;魏克磊设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本水位实时预测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种水位实时预测方法、系统、电子设备及存储介质，属于智慧城市建设和信息领域。该方法包括：采集监控区域的水位图像，并对水位图像进行预处理，得到目标水位图像；采用预先构建好的水位监测模型对目标水位图像进行特征提取，获得对应的特征数据，并基于特征数据确定当前水位的实时信息；并将其对应的时序数据输入至预先训练好的水位预测模型，以使水位预测模型进行未来水位变化的预测。通过结合残差神经网络强大的图像处理能力和长短期记忆网络对时间序列数据的分析能力，实现了对水位高度的精确监测和准确预测，为防洪减灾、水资源管理等领域提供有力支持，具有高度的可扩展性和灵活性，可适用于不同场景下的水位监测与预测需求。

本发明授权水位实时预测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水位实时预测方法，其特征在于，包括： 采集监控区域的水位图像，并对所述水位图像进行预处理，得到目标水位图像； 采用预先构建好的水位监测模型对目标水位图像进行特征提取，获得目标水位数据对应的特征数据，并基于所述特征数据确定当前水位的实时信息，其中，所述水位监测模型是基于残差神经网络构建的； 将所述当前水位的实时信息对应的时序数据输入至预先训练好的水位预测模型，以使所述水位预测模型进行未来水位变化的预测，其中，所述水位预测模型是基于长短期记忆网络构建的； 所述水位监测模型的构建过程包括： 收集并标注水位图像数据集，并对水位图像数据集进行归一化处理，以及将归一化处理后的水位图像数据集划分为训练集图像、验证集图像和测试集图像； 加载预训练的残差神经网络，并将全连接层数量更改为两个，以适应水位分类任务的输出要求； 将训练集图像输入至残差神经网络中，进行前向传播计算预测结果，使用损失函数计算预测结果与真实标签之间的差异，并计算梯度； 通过反向传播算法将梯度传播回残差神经网络，并更新参数，在每个训练轮次结束时，使用验证集图像评估水位监测模型的性能，并记录符合要求的初始水位监测模型； 在训练结束后，使用测试集图像评估初始水位监测模型的性能，获得目标水位监测模型； 其中，水位监测模型的架构包括：输入层、卷积层、池化层、残差块以及全连接层； 通过反向传播算法将梯度传播回残差神经网络，并更新参数的过程包括： 使用损失函数计算水位监测模型预测值与真实标签之间的误差，以指导反向传播过程； 计算损失函数对输出层激活值的偏导数，得到输出层的梯度； 利用链式法则，将输出层的梯度向后传播至隐藏层，并计算隐藏层的梯度； 根据隐藏层的梯度，计算残差神经网络中的权重和偏置的梯度，并按照梯度下降法更新权重和偏置。

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