一种基于机器视觉的涌潮监测方法

    公开(公告)号:CN111914695A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010684533.1

    申请日:2020-07-16

    申请人: 河海大学

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的涌潮监测方法,包括如下步骤:利用监控设备采集水面视频序列图像;对采集到的水面视频序列图像进行背景消除处理得到前景图;对前景图进行前景波纹噪声抑制处理;对经过前景波纹噪声抑制处理后的前景图进行潮头线检测;基于获取的潮头线信息,对潮头线的距离进行测量以及速度估计。本发明能够用于涌潮的在线监测预警,并且具有程序效率高、背景干扰抑制明显、突出潮头线轮廓、检测精度高、实时性强等诸多优点,解决了现有技术中存在的一系列问题,具备更好的涌潮监测效果。

    一种基于机器视觉的涌潮监测方法

    公开(公告)号:CN111914695B

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202010684533.1

    申请日:2020-07-16

    申请人: 河海大学

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的涌潮监测方法,包括如下步骤:利用监控设备采集水面视频序列图像;对采集到的水面视频序列图像进行背景消除处理得到前景图;对前景图进行前景波纹噪声抑制处理;对经过前景波纹噪声抑制处理后的前景图进行潮头线检测;基于获取的潮头线信息,对潮头线的距离进行测量以及速度估计。本发明能够用于涌潮的在线监测预警,并且具有程序效率高、背景干扰抑制明显、突出潮头线轮廓、检测精度高、实时性强等诸多优点,解决了现有技术中存在的一系列问题,具备更好的涌潮监测效果。

    一种基于LSTM网络和Attention机制的城市需水预测方法

    公开(公告)号:CN113537469A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110815711.4

    申请日:2021-07-19

    申请人: 河海大学

    摘要: 本发明公开了一种基于LSTM网络和Attention机制的城市需水预测方法,该方法使用Attention机制改良了一般的LSTM模型,然后使用数据集对改良后的模型进行训练,比较LSTM的输出与实际值,得出预测误差,再使用预测误差更新网络参数,如此不断迭代,使得Attention改良后的LSTM模型能够自动学习到城市需水预测数据里隐藏的城市需水规律,从而实现城市需水预测。实际使用时,将历史数据输入到Attention‑LSTM模型,得到数据的预测结果。本发明使用Attention改进了一般的LSTM模型,对城市需水预测具有更小的误差,具有良好的准确性。

    一种直接传感器定向的摄影测量相机

    公开(公告)号:CN111536948A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010386721.6

    申请日:2020-05-09

    申请人: 河海大学

    摘要: 本发明公开了一种直接传感器定向的摄影测量相机,包括:相机外壳、图像传感器模块、姿态传感器模块、测距传感器模块以及电源和通信模块;电源和通信模块通过USB线缆和上位机通信并为系统供电,各传感器模块刚性固连,通过系统集成检校获得相机的内方位元素和偏心分量,上位机通过软件控制各传感器同时采集图像、姿态角和待测平面的斜距,并对数据进行时间戳对齐,进而根据集成检校结果修正相机的外方位元素,最终利用直接传感器定向的摄影测量模型解算物方坐标,实现免像控的平面摄影测量。本发明免像控、易检校,低成本,模块化、易集成,便携易用。