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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种基于粒子识别的固液两相流图像测速方法和系统，属于参数测量技术领域，包括：基于流场可视化原理，在流场中加入固相颗粒，建立固液两相流实验台，利用高速工业相机获取垂直管道原始图像，并根据固液两相流的流动特性建立流动特性分析模型；基于光流计算原理与速度计算原理之间具有一致性，采用基于深度学习的光流网络估算流体的全局光流场；利用目标识别算法，提取固相颗粒的轮廓，根据固相颗粒的投影面积，计算固相颗粒的相含率；利用像素标定技术，获得光流的对应位移以及固相颗粒的对应大小；利用信息融合技术，统计固相颗粒的大小与速度。

主权项：1.一种基于粒子识别的固液两相流图像测速方法，其特征在于，包括：S101：基于流场可视化原理，在流场中加入固相颗粒，建立固液两相流实验台，利用高速工业相机获取垂直管道原始图像，并根据固液两相流的流动特性建立流动特性分析模型；S102：基于光流计算原理与速度计算原理之间具有一致性，采用基于深度学习的光流网络估算流体的全局光流场；S103：利用目标识别算法，提取所述固相颗粒的轮廓，根据固相颗粒的投影面积，计算所述固相颗粒的相含率；S104：利用像素标定技术，获得光流的对应位移以及所述固相颗粒的对应大小；S105：利用信息融合技术，统计所述固相颗粒的大小与速度；其中，所述S103具体包括：S1031：采用U-Net算法对所述垂直管道原始图像进行预处理，采用像素级的实例分割方法，对每一个像素进行分类，获取流场中所述固相颗粒的轮廓图；S1032：采用openCV中的图像轮廓提取算法cv2.findContours获取实例分割图的单个所述固相颗粒的轮廓；S1033：采用openCV中的轮廓面积计算算法cv2.contourArea从单个轮廓中获取每个所述固相颗粒在图像帧上的投影像素面积；S1034：采用openCV中的填充多边形算法cv2.fillConvexPoly获取每个所述固相颗粒在图像帧上的形状掩膜；其中，所述S102具体包括：S1021：基于光流计算原理与速度计算原理之间具有一致性，光流算法基于光照不变原理计算同一点在相邻两帧上的不同位置，计算出像素位移，所述像素位移又称光流，以所述光流作为所述固相颗粒的位移；S1022：统计所述垂直管道原始图像中各个所述固相颗粒的位移，得到流体的全局光流场；其中，所述S104具体为：根据相机成像原理，采用尺寸已知的标定物，建立标定物上已知的点与图像点之间的对应关系，利用像素标定技术，获得光流的对应位移以及所述固相颗粒的对应大小；其中，所述S105具体为：根据光流算法提供的光流信息计算出标定后的位移信息，根据目标分割模块计算的轮廓信息标定获得的面积信息以及两帧之间的时间间隔，利用信息融合技术，统计流场中固、液两相的速度与所述固相颗粒的大小与速度。

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