本項目融合深度學(xué)習(xí)算法，通過采集和合成大量的STI（space time image ）組成數(shù)據(jù)集，建立機器學(xué)習(xí)模型，無需人工輔助，智能系統(tǒng)自動進行圖像識別測流。

一、項目分類

關(guān)鍵核心技術(shù)突破

二、技術(shù)分析

（1）創(chuàng)新性

①融合雙目攝像機測距算法，建立物體三維模型，無需人工在河流兩岸布設(shè)地面標志點；

②融合深度學(xué)習(xí)算法，通過采集和合成大量的STI（space time image ）組成數(shù)據(jù)集，建立機器學(xué)習(xí)模型，無需人工輔助，智能系統(tǒng)自動進行圖像識別測流；

③基于視頻智能圖像識別和水力模型深度融合技術(shù)的水位流速測量產(chǎn)品打破了傳統(tǒng)接觸式設(shè)備和PC端算法的局限性，填補了國內(nèi)流量視頻在線監(jiān)測領(lǐng)域的空白；

④全天候非接觸式實時在線測量，簡單、高效、安全。

武漢大學(xué)授權(quán)的該產(chǎn)品的相關(guān)發(fā)明專利：

[1].黃凱霖，陳華，劉炳義. 基于變分原理的河道表面流速計算方法及裝置[P].湖北?。篫L202111245260.1；

[2].陳華,趙浩源,劉炳義,王俊. 基于河流表面流速的河道斷面流量計算方法[P]. 湖北?。篫L202011381025.2；

[3].黃凱霖，陳華，劉維高，劉炳義，一種基于邊緣識別與最大序列密度估計的河道流速測量方法，0；

[4].趙浩源. 基于頻域濾波技術(shù)的時空圖像測流的紋理識別方法, ZL201911180498.4；

[5].黃凱霖,陳華. 一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)與隨機場的水位測量方法[P]. 湖北省：ZL112508986A；

（2）先進性

本技術(shù)采用方法為目前行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的計算機視覺圖像智能識別和水文水動力模型交叉融合的方法，自主創(chuàng)新，形成了擁有完整自主知識產(chǎn)權(quán)的武大AiFlow視頻測流技術(shù)與產(chǎn)品，突破了江河流量難以實現(xiàn)在線監(jiān)測的技術(shù)瓶頸，在斷面水位、流速、流量測量方面展現(xiàn)出優(yōu)異的性能。武大AiFlow視頻測流技術(shù)能獲得河流表面流速與流場分布，其空間分辨率能夠達到單像素水平，并且算法效率是常規(guī)算法的10倍以上，滿足流量在線監(jiān)測的需求。

成果獲得2021年湖北省第四屆“工友杯”職工創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新大賽“十佳創(chuàng)新獎”，已申請國際發(fā)明專利2項，出版專著1本，發(fā)表論文10余篇，代表性成果如下：

成果獲獎：

[1].陳華，武漢大學(xué)AIFlow視頻測流產(chǎn)品，2021年湖北省第四屆“工友杯”職工創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新大賽“十佳創(chuàng)新獎”。

受理的國際發(fā)明專利：

[1].Kailin Huang; Hua Chen.Water level measurement method based on deep convolutional network and random field, 2021-11-26, 澳大利亞, 2021277762-59092AU；

[2].Kailin Huang; Hua Chen. Method and device for calculating river surface flow velocity based on variational principle   , 2022-03-09, 美國, CN20220302US；

代表性論文：

[1].Kailin Huang, Hua Chen*,Tianyuan Xiang, Yunfa Lin, Bingyi Liu, Jun Wang,  Dedi Liu, Chong-Yu Xu. (2022). A photogrammetry-based variational optimization method for river surface velocity measurement. Journal of Hydrology. 605. doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127240.

[2].Zhao, H. Y., Chen, H.*,Liu, B. Y., Liu, W. G., Xu, C. Y., Guo, S. L., & Wang, J. (2021). An improvement of the Space-Time Image Velocimetry combined with a new denoising method for estimating river discharge. Flow Measurement and Instrumentation, 77. doi: 10.1016/j.flowmeasinst.2020.101864

代表性專著：

[1].陳華，趙浩源，黃凱霖，劉炳義，王俊，基于圖像智能識別的河流流量計算方法，電子工業(yè)出版社，2022

（3）獨占性

圖像識別測流技術(shù)在國內(nèi)尚處于起步階段，目前國內(nèi)研究的機構(gòu)主要包括河海大學(xué)、武漢大學(xué)、天地偉業(yè)公司等。

河海大學(xué)計算機學(xué)院主要研究方向之一為智能視頻監(jiān)控與水利量測，已經(jīng)在國內(nèi)外期刊發(fā)表多項相關(guān)研究成果，目前尚未形成面向市場的產(chǎn)品。

天地偉業(yè)自主研發(fā)基于視頻AI的測流產(chǎn)品于2020年8月份在第十二屆中國水文水資源技術(shù)與裝備展覽會正式發(fā)布，但天地偉業(yè)該產(chǎn)品目前以試點項目為主，且未對外公開相關(guān)機構(gòu)的比測結(jié)果。

武漢大學(xué)研發(fā)的武大AiFlow視頻測流第一代產(chǎn)品于2021年6月中國水博會正式對外發(fā)布。該產(chǎn)品創(chuàng)新性地將計算機視覺圖像智能識別與水文水動力過程模型相融合，通過高精度攝像頭獲取水流表面波紋相關(guān)時空圖像數(shù)據(jù)，利用設(shè)置在后端計算機或外端邊緣計算終端里的圖像識別與人工智能算法計算水體表面實時流速值，結(jié)合水位-流速-流量耦合算法實時測算斷面平均流速和流量。第一代產(chǎn)品已經(jīng)實現(xiàn)面向水文站、灌區(qū)的實時在線監(jiān)測，產(chǎn)品已經(jīng)在南水北調(diào)渠首陶岔水文站、長江委崇陽水文站、淠史杭灌區(qū)橫排頭水文站以及欒川重大自然災(zāi)害試點投入使用，并獲得長江委水文局比測報告，比測結(jié)果表明產(chǎn)品測量誤差小于5%，滿足一級水文站測驗要求。此外該產(chǎn)品已經(jīng)在貴州省水文局正式投入商用。