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摘要：本发明提出一种河流视频流速识别方法、设备、存储介质及程序产品，河流视频流速识别方法包括获取相邻两帧视频帧的关键特征点，基于这些关键特征点进行密度聚类，得到聚类输出数据，再根据聚类输出数据，筛选出符合实际河流表面纹理特性的目标特征点；接着通过对这些目标特征点进行后续的特征点跟踪，直接得到下一帧视频帧的目标特征点，最后，通过这些能够反映河流表面纹理特性的特征点进行计算，能够得到实际流速数据，以此提高河流的流速值计算的准确率。

主权项：1.一种河流视频流速识别方法，其特征在于，包括：获取河流视频，并提取所述河流视频的各个视频帧；获取第一视频帧的第一灰度图像和下一个相邻的第二视频帧的第二灰度图像；对所述第一灰度图像和所述第二灰度图像进行特征点识别处理，分别得到第一像素坐标集合和第二像素坐标集合，其中，所述第一像素坐标集合包括所述第一灰度图像的关键特征点的像素坐标，所述第二像素坐标集合包括所述第二灰度图像的关键特征点的像素坐标；将所述第一像素坐标集合和所述第二像素坐标集合进行拼接处理得到像素坐标矩阵；对所述像素坐标矩阵进行密度聚类后处理，得到相邻两个视频帧的聚类输出数据；根据所述聚类输出数据筛选出符合实际河流表面纹理特性的第一目标特征点集合；根据所述第一目标特征点集合和第三视频帧进行特征点跟踪处理，得到第二目标特征点集合，其中，所述第三视频帧为所述第二视频帧的下一视频帧；根据所述第一目标特征点集合和所述第二目标特征点集合对应的特征点计算得到实际流速数据；其中所述根据所述聚类输出数据筛选出符合实际河流表面纹理特性的第一目标特征点集合，包括：根据所述聚类输出数据确定所有特征聚类的特征点总数和聚类数量；根据所述特征点总数和所述聚类数量计算得到聚类平均值；当所述特征聚类的特征点数大于所述聚类平均值，根据第一筛选准则筛选出第一目标特征点；当所述特征聚类的特征点数小于或等于所述聚类平均值，根据第二筛选准则筛选出第二目标特征点；根据所有的第一目标特征点和第二目标特征点得到第一目标特征点集合；其中所述根据第一筛选准则筛选出第一目标特征点，包括：根据所述聚类输出数据确定所述第一视频帧和所述第二视频帧中各个对应的特征点的坐标信息，并根据所述坐标信息计算得到相邻两帧的位移偏差数据；当所述特征聚类的特征点满足第一预设条件或者第二预设条件或者第三预设条件，去掉对应的特征聚类内的特征点，得到筛选后的第一目标特征点；其中，所述第一预设条件为所述位移偏差数据的异常值占比大于第一预设值；所述第二预设条件为所述位移偏差数据中的负值占比大于第二预设值；所述第三预设条件为当前的特征聚类的特征点与已排除的特征聚类的特征点之间的距离小于第三预设值；其中所述根据第二筛选准则筛选出第二目标特征点，包括：获取河流方向；根据所述聚类输出数据确定所述第一视频帧和所述第二视频帧中各个对应的特征点的坐标信息，并根据所述坐标信息得到相邻两帧的位移偏差数据和位移差方向；当所述特征聚类的特征点满足第四预设条件，保留所述特征聚类内的特征点；当所述特征聚类的特征点满足第五预设条件，去掉对应的特征聚类内的特征点，得到筛选后的第二目标特征点；其中，所述第四预设条件为所述特征聚类的特征点的位移差方向与所述河流方向相同且所述位移偏差数据中的位移差值小于第四预设值；所述第五预设条件为所述特征聚类的特征点的曼哈顿距离大于或者等于预设距离的占比大于或者等于第五预设值。

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百度查询： 中国水利水电科学研究院 河流视频流速识别方法、设备、存储介质及程序产品