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龙图腾网恭喜武汉大水云科技有限公司申请的专利基于双流特征提取模型的水位识别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：CN119580104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510133032.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于双流特征提取模型的水位识别方法及系统是由刘炳义;刘维高;杨博豪设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双流特征提取模型的水位识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于双流特征提取模型的水位识别方法及系统，包括：采集不同水域环境下的图像数据，对其进行预处理，得到预处理后的图像数据；利用光流法计算预处理后的图像数据对应的光流场，将预处理后的图像数据及其对应的光流场构成水域特征数据集；构建双流特征提取模型，采用水域特征数据集对双流特征提取模型进行训练和测试，获得训练好的双流特征提取模型；将待测水域图像数据输入训练好的双流特征提取模型，对输出的水域分割掩膜图像中的水岸线信息进行提取，结合像素‑高程拟合方程，获取待测水域的水位值。本发明能够有效提高视觉水位识别系统在随机复杂多变水域中水岸分割和水位测量的泛化能力和鲁棒性。

本发明授权基于双流特征提取模型的水位识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双流特征提取模型的水位识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集不同水域环境下的图像数据，对所述图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据；S2、获取所述预处理后的图像数据对应的光流场，对所述预处理后的图像数据及所述光流场进行水域和河岸标注，以构建水域特征数据集；S3、将所述水域特征数据集按比例随机划分为训练集和测试集，构建双流特征提取模型，其输出为水域分割掩膜图像，采用所述训练集对所述双流特征提取模型进行训练，得到训练完成的双流特征提取模型；所述双流特征提取模型包括静态水域特征编码器、光流动态水域特征编码器和掩膜解码器，所述双流特征提取模型的表达式为：Iout＝FSDFSWEIin+FDWEIin式中，Iin和Iout分别表示所述双流特征提取模型的输入和输出图像，FSWE和FDWE分别表示所述静态水域特征编码器和所述光流动态水域特征编码器，FSD表示所述掩膜解码器；所述静态水域特征编码器和所述光流动态水域特征编码器分别用于提取所述预处理后的图像数据的静态水域特征和所述预处理后的图像数据对应所述光流场的光流动态水域特征，均包括15个卷积层和1个池化层，具体表达式如下： 式中，ISWF和IDWF分别表示所述静态水域特征和所述光流动态水域特征，Fmaxpool表示最大池化处理，Fconvn表示第n个卷积层处理；所述掩膜解码器用于处理所述静态水域特征和所述光流动态水域特征，输出所述水域分割掩膜图像，其包括1个1×1卷积层和3个转置卷积层，具体表达式为：Iout＝FconvFTCFTCFTCISWF+IDWF式中，Fconv表示1×1卷积处理，FTC表示转置卷积处理；S4、将所述测试集输入所述训练完成的双流特征提取模型中生成测试结果，引入性能评价指标对所述测试结果进行评估，若符合评估标准，则得到训练好的双流特征提取模型，进入S5，若不符合所述评估标准则返回S3；S5、将待测水域图像数据输入到所述训练好的双流特征提取模型，获取所述待测水域的水位值。

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