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基于圖像智能識別的河流流量計算方法 版權信息
- ISBN：9787121431869
- 條形碼：9787121431869 ; 978-7-121-43186-9
- 裝幀：平塑
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于圖像智能識別的河流流量計算方法 本書特色
河流流量數(shù)據(jù)在國民經(jīng)濟發(fā)展領域和工程科學研究領域都有至關重要的作用和價值。本書詳細介紹基于圖像智能識別的河流流量監(jiān)測與計算方法，深入研究基于時空影像法的測流方法，通過開展水文學、數(shù)字影像處理、攝影測量學、工程測量學等多學科交叉研究，從多方面開展時空影像法中關鍵步驟及核心算法的優(yōu)化工作，研究適用于不同測量環(huán)境的河流流量計算方法，設計和實現(xiàn)了基于時空影像法的武大AiFlow視頻測流系統(tǒng)，以提高流量監(jiān)測工作的準確性和效率。本書可為傳統(tǒng)流量測驗提供全新的流量在線測量解決方案，為流域動態(tài)化、信息化、智能化管理及水文現(xiàn)代化發(fā)展提供重要的技術支撐。本書可供水利領域的管理人員、科研人員、工程技術人員和水利類專業(yè)在校學生閱讀。
基于圖像智能識別的河流流量計算方法 內(nèi)容簡介
本書主要內(nèi)容如下：第1章介紹流量監(jiān)測的意義和主要方法，提出當前流量監(jiān)測面臨的困難和挑戰(zhàn)。第2章主要介紹時空影像法的基本原理和計算的主要步驟。第3章主要介紹基于圖像智能識別的水位監(jiān)測方法。第4章介紹指標率定法、概率概念法及表面流速系數(shù)法三種基于表面流速的斷面流量計算方法。第5章通過現(xiàn)場比測試驗來驗證改進方法的準確性，并比較不同流量計算方法的計算結果。第6章設計和實現(xiàn)基于時空影像法的視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)。
基于圖像智能識別的河流流量計算方法 目錄
第１章 緒論 1
1.1 流量監(jiān)測方式及其重要性 1
1.2 水位監(jiān)測技術 2
1.2.1 接觸式水位監(jiān)測技術 2
1.2.2 非接觸式水位監(jiān)測技術 3
1.3 河道流速測量方法 5
1.3.1 常規(guī)流速測量方法 5
1.3.2 微波雷達流速測量 7
1.3.3 聲學時差法流速測量 9
1.3.4 圖像法流速測量 10
1.4 河道流量計算方法 13
1.5 本書主要科學問題、創(chuàng)新點與意義 15
第2章 基于時空影像法的河道表面流速計算 17
2.1 天然河流的流速分布規(guī)律 17
2.1.1 流速的橫向分布 17
2.1.2 流速的垂直分布 18
2.2 時空影像法原理 20
2.3 時空影像法應用 22
2.3.1 時空圖像合成 22
2.3.2 紋理角識別 23
2.4 表面流速求解 24
2.4.1 測速線長度求解 24
2.4.2 測速線流速求解 25
2.5 本章小結 26
第3章 基于圖像智能識別的水位監(jiān)測方法 27
3.1 概述 27
3.1.1 水位的作用與意義 27
3.1.2 基于圖像識別的水位監(jiān)測 28
3.2 經(jīng)典圖像分割方法在水位識別中的應用 29
3.2.1 基于算子的邊緣識別分割 30
3.2.2 基于偏微分方程的圖像分割 30
3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 32
3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡簡介 32
3.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構 35
3.3.3 UNet網(wǎng)絡結構 36
3.3.4 參數(shù)學習方法 37
3.4 隨機場理論 38
3.4.1 背景介紹 38
3.4.2 概率圖模型 39
3.4.3 條件隨機場模型 41
3.4.4 平均場近似與參數(shù)學習 43
3.5 案例研究 45
3.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練 45
3.5.2 水位監(jiān)測 47
3.6 本章小結 52
第4章 基于時空影像法的河流流量計算 53
4.1 指標率定法 54
4.1.1 虛流量計算 54
4.1.2 率定指標選取 56
4.1.3 關系曲線確定 57
4.2 概率概念法 59
4.2.1 流速關系建立 59
4.2.2 表面流速獲取 62
4.2.3 斷面流量計算 63
4.3 表面流速系數(shù)法 64
4.3.1 表面流速系數(shù)選取 64
4.3.2 斷面流量計算 67
4.4 本章小結 67
第5章 河道表面流速與流量比測試驗 69
5.1 崇陽（二）水文站試驗 69
5.1.1 測站概況 69
5.1.2 試驗內(nèi)容 70
5.1.3 試驗方法與步驟 71
5.1.4 試驗結果 72
5.2 陶岔站水文站試驗 78
5.2.1 測站概況 78
5.2.2 試驗內(nèi)容與結果 78
5.3 七里街（二）水文站試驗 83
5.3.1 測站概況 83
5.3.2 試驗內(nèi)容與結果 84
5.4 長科院沌口科研基地試驗 85
5.4.1 基地概況 85
5.4.2 試驗內(nèi)容與結果 86
5.5 分析與討論 89
5.5.1 表面流速 89
5.5.2 斷面流量 90
第6章 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)設計研究 91
6.1 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)總體設計 91
6.2 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)的硬件集成設計 93
6.3 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)軟件設計與實現(xiàn) 95
6.4 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)應用案例 96
6.4.1 武大AiFlow簡介 96
6.4.2 系統(tǒng)特點綜述 98
6.4.3 張家山水文站武大AiFlow測流試驗結果 99
6.4.4 貴陽（三）水文站武大AiFlow測流試驗結果 101
6.4.5 麥穰水文站武大AiFlow視頻測流試驗結果 104
6.5 本章小結 106
參考文獻 108
1.1 流量監(jiān)測方式及其重要性 1
1.2 水位監(jiān)測技術 2
1.2.1 接觸式水位監(jiān)測技術 2
1.2.2 非接觸式水位監(jiān)測技術 3
1.3 河道流速測量方法 5
1.3.1 常規(guī)流速測量方法 5
1.3.2 微波雷達流速測量 7
1.3.3 聲學時差法流速測量 9
1.3.4 圖像法流速測量 10
1.4 河道流量計算方法 13
1.5 本書主要科學問題、創(chuàng)新點與意義 15
第2章 基于時空影像法的河道表面流速計算 17
2.1 天然河流的流速分布規(guī)律 17
2.1.1 流速的橫向分布 17
2.1.2 流速的垂直分布 18
2.2 時空影像法原理 20
2.3 時空影像法應用 22
2.3.1 時空圖像合成 22
2.3.2 紋理角識別 23
2.4 表面流速求解 24
2.4.1 測速線長度求解 24
2.4.2 測速線流速求解 25
2.5 本章小結 26
第3章 基于圖像智能識別的水位監(jiān)測方法 27
3.1 概述 27
3.1.1 水位的作用與意義 27
3.1.2 基于圖像識別的水位監(jiān)測 28
3.2 經(jīng)典圖像分割方法在水位識別中的應用 29
3.2.1 基于算子的邊緣識別分割 30
3.2.2 基于偏微分方程的圖像分割 30
3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 32
3.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡簡介 32
3.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構 35
3.3.3 UNet網(wǎng)絡結構 36
3.3.4 參數(shù)學習方法 37
3.4 隨機場理論 38
3.4.1 背景介紹 38
3.4.2 概率圖模型 39
3.4.3 條件隨機場模型 41
3.4.4 平均場近似與參數(shù)學習 43
3.5 案例研究 45
3.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練 45
3.5.2 水位監(jiān)測 47
3.6 本章小結 52
第4章 基于時空影像法的河流流量計算 53
4.1 指標率定法 54
4.1.1 虛流量計算 54
4.1.2 率定指標選取 56
4.1.3 關系曲線確定 57
4.2 概率概念法 59
4.2.1 流速關系建立 59
4.2.2 表面流速獲取 62
4.2.3 斷面流量計算 63
4.3 表面流速系數(shù)法 64
4.3.1 表面流速系數(shù)選取 64
4.3.2 斷面流量計算 67
4.4 本章小結 67
第5章 河道表面流速與流量比測試驗 69
5.1 崇陽（二）水文站試驗 69
5.1.1 測站概況 69
5.1.2 試驗內(nèi)容 70
5.1.3 試驗方法與步驟 71
5.1.4 試驗結果 72
5.2 陶岔站水文站試驗 78
5.2.1 測站概況 78
5.2.2 試驗內(nèi)容與結果 78
5.3 七里街（二）水文站試驗 83
5.3.1 測站概況 83
5.3.2 試驗內(nèi)容與結果 84
5.4 長科院沌口科研基地試驗 85
5.4.1 基地概況 85
5.4.2 試驗內(nèi)容與結果 86
5.5 分析與討論 89
5.5.1 表面流速 89
5.5.2 斷面流量 90
第6章 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)設計研究 91
6.1 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)總體設計 91
6.2 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)的硬件集成設計 93
6.3 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)軟件設計與實現(xiàn) 95
6.4 視頻流量監(jiān)測系統(tǒng)應用案例 96
6.4.1 武大AiFlow簡介 96
6.4.2 系統(tǒng)特點綜述 98
6.4.3 張家山水文站武大AiFlow測流試驗結果 99
6.4.4 貴陽（三）水文站武大AiFlow測流試驗結果 101
6.4.5 麥穰水文站武大AiFlow視頻測流試驗結果 104
6.5 本章小結 106
參考文獻 108
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基于圖像智能識別的河流流量計算方法 作者簡介
陳華，福建建甌人，教授，博士生導師，武漢大學智慧水業(yè)研究所副所長，中國水利學會、氣象學會水文氣象專業(yè)委員會委員，挪威奧斯陸大學、丹麥科技大學和美國伊利諾伊大學香檳分校訪問學者。主要從事變化環(huán)境下流域與城市徑流模擬、水利信息化(智慧水利、人工智能、大數(shù)據(jù)應用、GIS和RS應用)、視頻測水位流量產(chǎn)品研發(fā)等方面的研究，已經(jīng)完成多項國家自然科學基金面上項目、十一五科技支撐計劃、十三五重點研發(fā)和社會服務項目等科研課題，發(fā)表學術論文100多篇，其中SCI和EI論文30多篇，軟件著作權10余項，國家發(fā)明專利6項，并獲省部級科技進步獎一等獎3項，省部級二等獎1項。
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