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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利一种河流表面流速场深度重建模型的轻量化方法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：CN121212028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511758928.0，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种河流表面流速场深度重建模型的轻量化方法是由张明虎;张恩展;韩娇荣;张建纲;李晨涛;曹玉麟设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种河流表面流速场深度重建模型的轻量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种河流表面流速场深度重建模型的轻量化方法，涉及计算机科学与流体力学交叉技术领域，采集河流表面PTV与PIV数据，构建目标河流表面的流速场矩阵；基于矩阵分块计算策略和流速场矩阵，将目标河流表面划分为多个子矩阵区域；基于模式识别技术和流速梯度特征，对各子矩阵区域进行区分。本发明通过矩阵分块策略将全局流速场划分为多个子矩阵区域，依据GPU并行线程数、内存带宽等约束自适应确定最优分块尺寸，最大化硬件利用率，并在计算过程中，采用差异化资源分配机制，将高精度计算集中于高误差聚类区域，低误差聚类区域采用简化模型，显著降低总体计算负载，实现计算效率提升与资源动态调度之间的高效平衡。

本发明授权一种河流表面流速场深度重建模型的轻量化方法在权利要求书中公布了：1.一种河流表面流速场深度重建模型的轻量化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集河流表面PTV与PIV数据，构建目标河流表面的流速场矩阵； S2、基于矩阵分块计算策略和流速场矩阵，将目标河流表面划分为多个子矩阵区域，具体包括： 基于流速场矩阵的维度特性及计算资源约束，确定最优分块数量与子矩阵尺寸，并结合内存带宽、GPU核心数及缓存容量，建立分块规格与计算效率的映射关系； 沿河流流向与横向维度对流速场矩阵进行均匀网格划分，通过行列切割生成若干不重叠的矩形子区域，保留各子块间重叠边界以维持物理连续性，形成具有明确空间索引的矩阵分块集合； 为每个子矩阵建立空间拓扑索引与邻接关系表，记录子块在全局矩阵中的位置坐标及相邻块连接信息，构建基于图结构的网格拓扑描述； S3、基于模式识别技术和流速梯度特征，对各子矩阵区域进行区分，划分主流区与边界区，具体包括： 基于各子矩阵的流速数据，计算包括速度梯度张量、涡量强度以及湍动能的物理特征量，并通过特征工程构建表征流场局部动力学特性的高维特征向量； 利用预先训练的轻量级分类模型对高维特征向量进行分析，根据流场结构的相似性，将每个子矩阵自动分类为主流区或边界区，并输出对应的分类标签与置信度； 引入形态学滤波操作对初步分类结果进行后处理，消除孤立的误分类点，结合子矩阵的空间拓扑邻接关系进行一致性校验，明确主流-边界交界面的位置与范围； 所述将每个子矩阵自动分类为主流区或边界区的过程为： 对构建的高维特征向量进行标准化处理，消除量纲差异，并通过主成分分析降维，提取前d个主成分，生成低维、无量纲的特征向量作为轻量级分类模型的输入； 将预处理后的特征向量输入基于浅层神经网络预先训练的轻量级分类模型，通过隐藏层提取非线性特征，输出层通过Softmax激活函数生成主流区边界区的分类概率及置信度p，其中，p∈[0,1]，分类决策基于最大概率原则：若p0.9，直接分配标签；若0.7≤p≤0.9，标记为过渡区；若p0.7，则判定为低置信度区域； 对低置信度区域或过渡区，结合邻域流场结构的相似性进行二次判别，通过计算子矩阵与其空间邻域的特征向量余弦相似度，若邻域内同类标签占比超过阈值，即60%，则修正当前子矩阵标签，同时，引入速度梯度连续性的物理约束过滤不合理的分类结果，输出优化后的分类标签与置信度； S4、依据各子矩阵区域类型及误差特性，为不同子矩阵区域设定差异化空间分辨率； S5、结合各子矩阵区域的分辨率设定，对不同子矩阵区域进行聚类分析，区分高误差聚类区域和低误差聚类区域，并生成误差聚类序列表； S6、根据误差聚类序列表，为各子矩阵区域分配与之适配的计算资源与算力，具体包括： 基于误差聚类序列表，建立计算资源差异化分配机制，对高误差聚类区域分配高精度计算模式与优先GPU算力调度，低误差聚类区域启用简化计算模型； 各子矩阵区域并行执行计算资源差异化分配机制，同时建立计算质量实时监测机制，追踪误差收敛情况，备选资源重分配触发策略； S7、对各子矩阵区域并行计算结果进行多尺度融合，重建目标河流表面的完整流速场模型。

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