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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利一种河流表面流速识别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：CN121214320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511768276.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种河流表面流速识别方法是由马强;菲利普·顾博维尔;安国成;李郑淼;刘雨霏;张羽冰设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种河流表面流速识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种河流表面流速识别方法，包括：获取河流视频的帧序列；对帧序列进行空间对齐处理；对进行空间对齐处理后的帧序列进行纹理增强处理；将进行纹理增强处理后的帧序列划分为多个区块，提取每个区块的时序信号；对时序信号进行归一化处理，获得预处理信号；将预处理信号输入预先训练好的时序一维卷积神经网络模型，获取河流表面流速。上述方案采用一维卷积网络对时序信号进行长程依赖建模，替代传统光流或三维卷积，可在降低计算量与存储需求的同时，保持对长时段流速变化的敏锐捕捉，实现实时推理。

本发明授权一种河流表面流速识别方法在权利要求书中公布了：1.一种河流表面流速识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取河流视频的帧序列； 对所述帧序列进行空间对齐处理； 对进行所述空间对齐处理后的所述帧序列进行纹理增强处理； 将进行所述纹理增强处理后的所述帧序列划分为多个区块，提取每个所述区块的时序信号； 对所述时序信号进行归一化处理，获得预处理信号； 将所述预处理信号输入预先训练好的时序一维卷积神经网络模型，获取所述时序一维卷积神经网络模型输出的河流表面流速； 所述时序一维卷积神经网络模型包括依次相连的第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、全局平均池化层和全连接层；所述第一卷积块、所述第二卷积块和所述第三卷积块均包括多层一维卷积层； 所述将所述预处理信号输入预先训练好的时序一维卷积神经网络模型，获取所述时序一维卷积神经网络模型输出的河流表面流速，包括：将所述预处理信号输入所述第一卷积块，获取初级时序特征图；将所述初级时序特征图输入所述第二卷积块，获取中级时序特征图；将所述中级时序特征图输入所述第三卷积块，获取高级时序特征图；将所述高级时序特征图输入沿时间维度进行均值运算的所述全局平均池化层，获取二维特征向量；将所述二维特征向量输入所述全连接层，获取各所述区块对应的初始流速值； 所述方法还包括：针对各所述区块，读取区块元数据结构中的宽度像素值与高度像素值，并基于所述宽度像素值和所述高度像素值，确定所述区块的实际像素面积；基于所有的所述区块的所述实际像素面积之和以及当前区块的所述实际像素面积，确定所述当前区块的归一化权重系数；基于所述归一化权重系数以及所述初始流速值，确定加权流速值；对所有所述区块的所述加权流速值进行累加求和，获取所述河流表面的流速值。

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