齐鲁空天信息研究院陈永超获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁空天信息研究院申请的专利一种基于树叶运动特征的风场测量方法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：CN116503775B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310330543.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于树叶运动特征的风场测量方法是由陈永超;张泽;邱赛;王爱强;张绍设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于树叶运动特征的风场测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于树叶运动特征的风场测量方法，属于风速测量技术领域，解决了现有技术中不能感知场景中风速分布的问题。具体包括：保持相机像素当量一致并获取不同风速下的树叶形态的单通道视频，按照时序展开，形成图像数据集；同时对图像数据集中每一帧图像对应的风速进行测量，得到风速真值；采用混合高斯模型获取每帧图像中的前景点；根据得到的前景点得到每帧图像中前景点集中区域的轮廓，得到具有风速真值的轮廓；将每个轮廓的特征和对应的风速真值作为一个样本，训练机器学习模型进行；利用训练好的机器学习模型对待预测风速的图像进行风速预测，获取该图像对应的风速值。实现了仅利用光学相机即可感知风速分布，计算简单，成本低廉。
本发明授权一种基于树叶运动特征的风场测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于树叶运动特征的风场测量方法，其特征在于，具体包括： 保持相机像素当量一致并获取不同时刻不同风速下的树叶形态的单通道视频，将视频按照时序展开，形成图像数据集； 采集图像的同时对图像数据集中每一帧图像对应的风速进行测量，得到每帧图像的风速真值； 采用混合高斯模型获取每帧图像中的前景点； 根据每帧图像中的前景点得到每帧图像中前景点集中区域的轮廓，根据风速真值对轮廓进行筛选，得到具有风速真值的轮廓； 提取轮廓的特征，将每个轮廓的特征和该轮廓对应的风速真值作为一个样本，对机器学习模型进行训练得到训练好的机器学习模型； 利用训练好的机器学习模型对待预测风速的图像进行风速预测，获取该图像对应的风速值。
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