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龙图腾网获悉江西善流慧联科技有限公司申请的专利基于视频影像分析处理的流量监测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：CN120467456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510972847.4，技术领域涉及：G01F1/661；该发明授权基于视频影像分析处理的流量监测方法及系统是由余超;邹小军;朱俊浩设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频影像分析处理的流量监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水体流量监测技术领域，具体公开了基于视频影像分析处理的流量监测方法及系统。该方法包括：在多个监测采集站点进行影像监测和水位监测的通信采集；进行视频帧提取与图像预处理；特征点检测与位移分析；转化为多个站点水面流速，并进行拟合修正；计算多个监测采集站点的站点流量数据。本发明通过多个监测采集站点的影像监测和水位监测通信采集，结合视频帧提取与图像预处理获取水面图像数据，再经特征点检测与位移分析计算站点像素流速，通过空间投影模型转化为修正水面流速并计算站点流量数据，实现了非接触式全流程监测，消除了传统方法需在水中布置设备的安全隐患，显著降低了维护难度，特别适用于洪水期和危险水域的流量监测。

本发明授权基于视频影像分析处理的流量监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视频影像分析处理的流量监测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 确定多个监测采集站点，在多个所述监测采集站点进行影像监测和水位监测的通信采集，获取影像监测数据和水位监测数据； 对所述影像监测数据进行视频帧提取与图像预处理，获取多个所述监测采集站点的水面图像数据； 对多个所述水面图像数据进行特征点检测与位移分析，计算多个所述监测采集站点的站点像素流速； 构建空间投影模型，通过所述空间投影模型，将多个所述站点像素流速转化为多个站点水面流速，并进行拟合修正，得到多个修正水面流速； 结合多个所述修正水面流速和多个所述水位监测数据，计算多个所述监测采集站点的站点流量数据并进行可视化展示； 所述对所述影像监测数据进行视频帧提取与图像预处理，获取多个所述监测采集站点的水面图像数据具体包括以下步骤： 对所述影像监测数据进行视频帧提取，获取多个逐帧图像数据； 对多个所述逐帧图像数据进行增强处理，得到多个增强图像数据； 对多个所述增强图像数据进行偏移消除，得到多个偏移消除图像数据； 从多个所述偏移消除图像数据中，提取多个基础水面数据； 对多个所述基础水面数据进行干扰剔除，得到多个所述监测采集站点的水面图像数据； 所述对多个所述基础水面数据进行干扰剔除，得到多个所述监测采集站点的水面图像数据具体包括以下步骤： 提取所述增强图像数据的HSV色彩空间明度通道，生成水面明度波动图； 对所述偏移消除图像数据实施多尺度Gabor滤波，提取不同方向的水纹纹理特征，以构建多向水纹指纹图谱； 将所述偏移消除图像数据进行多帧差分运算，标记连续帧的移动区域，生成移动区域标记图； 基于所述水面明度波动图和移动区域标记图，建立时空联合概率模型，并利用时空联合概率模型计算干扰置信度，以生成干扰热力图； 对所述基础水面数据实施形态学开运算，分割独立连通域，形成水面连通域分割图； 将所述多向水纹指纹图谱与水面连通域分割图进行特征匹配，识别异常纹理模式，得到纹理异常区域； 将干扰热力图与纹理异常区域进行贝叶斯融合，消除误检干扰区，生成精准干扰图； 确定并得到周围清洁水面的多尺度结构，基于精准干扰图提取候选干扰区域，并计算提取候选干扰区域与周围清洁水面的多尺度结构的相似度，得到真实干扰区域； 根据所述多向水纹指纹图谱的拓扑流向，在真实干扰区域创建方向感知修复模板，生成各向异性修复模板； 采用所述增强图像数据中的相邻清洁水面的纹理特征，对真实干扰区域进行纹理迁移修复，生成修复水面数据； 将各向异性修复模板与修复水面数据进行光流驱动融合，保持水流运动连续性，生成运动一致修复数据； 对运动一致修复数据实施湍流特征增强，强化旋涡和射流结构的视觉显著性，生成湍流增强修复数据； 将湍流增强修复数据与基础水面数据进行融合，生成完整水面图像，并对完整水面图像通过自适应伽马校正以统一光照条件，最终以得到多个所述监测采集站点的水面图像数据； 所述对多个所述水面图像数据进行特征点检测与位移分析，计算多个所述监测采集站点的站点像素流速具体包括以下步骤： 对多个所述水面图像数据进行特征点检测，确定多个水面特征点； 采用光流法或粒子追踪法，对多个所述水面特征点进行相邻帧图像的特征匹配，记录多个特征点位移； 获取多个所述水面图像数据的帧间间隔时间； 按照多个所述特征点位移和对应的帧间间隔时间，计算多个所述监测采集站点的站点像素流速； 所述对多个所述水面图像数据进行特征点检测，确定多个水面特征点具体包括以下步骤： 对水位监测数据进行高度映射，并叠加基础水面数据的波动形态，生成水位-纹理融合图层，并利用水位-纹理融合图层智能收缩监测区域，生成自适应检测域；其中，智能收缩监测区域包括：在高水位期聚焦河道中心以避开岸边漂浮物，以及在低水位期扩展至边缘浅滩； 确定并得到浮标测量数据，解析浮标测量数据的运动轨迹，在运动轨迹上按等间距生成虚拟特征点，并将虚拟特征点位置进行反向映射，锁定水面真实运动方向，得到浮标引导的虚拟特征点集； 解析浮标测量数据中的流速值，并根据浊度状态配置光谱通道权重，生成光谱权重配置表，对增强图像数据应用光谱权重配置表进行通道重组，得到伪近红外图层；基于基础水面数据、偏移消除图像数据浮标测量数据和水位监测数据建立干扰物指纹库，将增强图像数据和伪近红外图层进行融合，得到融合图像，利用干扰物指纹库对融合图像检测匹配区域并剔除，得到抗干扰多光谱图像； 基于自适应检测域，进行物理特征点监测，得到检测的物理点位置，并将浮标引导的虚拟特征点集与检测的物理点位置进行耦合，生成虚实融合特征点； 对生成水位-纹理融合图层进行提取，构建河道流场拓扑图，并利用河道流场拓扑图对虚实融合特征点的运动方向进行验证，剔除水面漂浮物，生成拓扑验证特征点集； 将拓扑验证特征点集在抗干扰多光谱图像中追踪，保留持续存在且位移方差低于预设阈值的关键点，得到稳定水面特征点； 基于稳定水面特征点确定多个水面特征点； 所述按照多个所述特征点位移和对应的帧间间隔时间，计算多个所述监测采集站点的站点像素流速具体包括以下步骤： 利用所述稳定水面特征点的空间分布数据，构建特征点运动轨迹拓扑网络，生成初始轨迹网络； 基于水位-纹理融合图层的水面曲率特征，对初始轨迹网络进行曲率驱动重采样，生成曲率优化网络； 基于浮标测量数据的运动轨迹，对曲率优化网络进行运动一致性校正，生成校正轨迹网络； 基于河道流场拓扑图提取主流带矢量场，并将校正轨迹网络与主流带矢量场进行张量融合，生成张量融合轨迹； 基于抗干扰多光谱图像提取水纹流向场，并将张量融合轨迹投影至水纹流向场中进行方向滤波处理，生成方向滤波位移； 根据虚实融合特征点的置信度权重，以构建位移可靠性评估矩阵，生成位移权重矩阵； 根据拓扑验证特征点集的运动连续性，对方向滤波位移进行时间序列平滑处理，生成平滑位移序列； 将位移权重矩阵与平滑位移序列进行加权融合，消除低置信度位移点，生成加权位移场； 结合帧间间隔时间将加权位移场转换为瞬时流速场； 基于自适应检测域建立流速变异系数图，识别湍流异常区域，以生成湍流异常图； 在瞬时流速场中根据湍流异常图识别并剔除湍流异常值，保留层流运动分量，生成层流流速场； 将层流流速场与浮标引导的虚拟特征点集的参考流速进行空间相关性校正，生成校正流速场； 对校正流速场进行空间积分，计算各监测采集站点的平均像素流速，得到初步站点像素流速； 基于光谱权重配置表对初步站点像素流速进行光谱敏感性补偿，最终以计算多个所述监测采集站点的站点像素流速； 所述构建空间投影模型，通过所述空间投影模型，将多个所述站点像素流速转化为多个站点水面流速，并进行拟合修正，得到多个修正水面流速具体包括以下步骤： 构建从图像坐标到世界坐标的空间投影模型； 通过所述空间投影模型，将多个所述站点像素流速转化为多个站点水面流速； 通过所述浮标测量数据，对多个所述站点水面流速进行拟合修正，得到多个修正水面流速； 所述结合多个所述修正水面流速和多个所述水位监测数据，计算多个所述监测采集站点的站点流量数据并进行可视化展示具体包括以下步骤： 结合多个所述修正水面流速和多个所述水位监测数据，计算多个所述监测采集站点的站点断面流量； 根据多个所述站点断面流量建立站点断面流量的时间戳矩阵，生成时间戳流量矩阵； 提取所述水位监测数据的水位变化曲线，计算单位时间水位变化率，生成水位变化率曲线； 将水位变化率曲线转换为流量变化影响因子，生成水位-流量影响因子； 将水位-流量影响因子与时间戳流量矩阵进行卷积运算，生成水位校正流量矩阵； 获取所述浮标测量数据的运动加速度值，得到水流加速度序列； 将水流加速度序列与水位校正流量矩阵进行动态加权融合，生成加速度校正流量； 从可视化平台提取历史同期的流量变化模式，生成历史流量模式库； 将加速度校正流量与历史流量模式库进行相似度匹配，生成模式匹配流量； 基于所述修正水面流速的空间分布，建立站点间流量传递关系，生成流域流量传递网； 通过流域流量传递网对模式匹配流量进行空间一致性优化，生成空间优化流量； 分析所述影像监测数据的光照强度变化曲线，生成昼夜节律系数；应用昼夜节律系数调整空间优化流量，生成昼夜调节流量； 从所述抗干扰多光谱图像提取热红外通道数据，得到水面温度分布图； 基于水面温度分布图和水位-流量影响因子计算蒸发损失补偿值，生成蒸发补偿值； 将昼夜调节流量与蒸发补偿值进行叠加，计算多个站点时段流量； 对多个所述站点断面流量和多个所述站点时段流量进行综合整理，得到站点流量数据； 在预设的可视化平台中，对所述站点流量数据进行可视化展示。

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