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龙图腾网获悉江西联创特种微电子有限公司申请的专利一种山洪颗粒粒径与浓度分析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：CN120823512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511308813.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种山洪颗粒粒径与浓度分析方法及系统是由施建盛;朱小虎;邱轶;袁生根设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种山洪颗粒粒径与浓度分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种山洪颗粒粒径与浓度分析方法及系统，方法包括：获取山洪的表层图像；将表层图像，输入至预设的YOLOv12‑MD网络中，YOLOv12‑MD网络输出得到表层图像中所有山洪颗粒的高像素值和宽像素值；根据水位数据、流速数据以及各个山洪颗粒的高像素值和宽像素值，采用预设的山洪颗粒粒径估测策略对各个山洪颗粒的粒径进行确定，得到各个山洪颗粒的粒径；根据各个山洪颗粒的粒径以及预设的表层体积经验关系模型计算得到山洪中的山洪颗粒浓度。提高了复杂环境下山洪颗粒粒径和浓度的估测精度，弥补了单一参数无法覆盖的复杂环境情况。

本发明授权一种山洪颗粒粒径与浓度分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种山洪颗粒粒径与浓度分析方法，其特征在于，包括： 获取山洪的表层图像、水位数据和流速数据，其中，表层图像中包含山洪颗粒； 将表层图像，输入至预设的YOLOv12-MD网络中，所述YOLOv12-MD网络输出得到所述表层图像中所有山洪颗粒的高像素值和宽像素值，其中，所述YOLOv12-MD网络中包含浅层骨干网络、中层骨干网络以及深层骨干网络； 其中，所述浅层骨干网络和所述中层骨干网络中均包含动态可变形卷积补偿机制，表达式为： ， 式中，为动态可变形卷积的输出特征图，为偏移量矩阵进行7×7卷积操作，为偏移量矩阵，为对空间注意力权重矩阵进行3×3卷积，为空间注意力权重矩阵，为对空间注意力权重矩阵进行3×3卷积后，使用Softmax函数归一化，为Hadamard乘积运算，为输入特征，H为高度像素数，W为宽度像素数，C为通道数； 所述深层骨干网络中包含状态转移矩阵与环境参数的动态映射关系，其中，所述环境参数包括水位和流速，所述动态映射关系的表达式为： ， ， 式中，为动态调整后的状态转移矩阵，为初始状态转移矩阵，为水位影响权重矩阵，为实时水位高度，为流速影响权重矩阵，为实时流速，为水位-流速交互作用权重矩阵，为Kronecker积； 根据所述水位数据、所述流速数据以及各个山洪颗粒的高像素值和宽像素值，采用预设的山洪颗粒粒径估测策略对各个山洪颗粒的粒径进行确定，得到各个山洪颗粒的粒径； 根据所述各个山洪颗粒的粒径以及预设的表层体积经验关系模型计算得到所述山洪中的山洪颗粒浓度。

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