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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于深度学习的无水尺塞氏盘水质透明度检测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：CN115170667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210836932.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习的无水尺塞氏盘水质透明度检测方法是由林峰;甘力博设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的无水尺塞氏盘水质透明度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的无水尺塞氏盘水质透明度检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取塞氏盘水质透明度测量视频；步骤2、确定塞氏盘初始位置；然后采用SiamFC++网络根据塞氏盘初始位置对视频其他帧中塞氏盘位置进行追踪，并将每一帧的追踪结果分割出来作为分割结果；步骤3、采用判别器对步骤2得到的分割结果进行数据清洗得到塞氏盘的临界位置，然后从分割结果中去除塞氏盘临界位置之后的部分；步骤4、对步骤3得到的分割结果中剩下部分进行特征提取，然后采用循环网络Bi‑Lstm基于提取的特征计算得到水质透明度计算结果。本发明不需要观察水尺，避免了读水尺引起的诸多不便，大大提高了测量速度和准确性。

本发明授权一种基于深度学习的无水尺塞氏盘水质透明度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无水尺塞氏盘水质透明度检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取塞氏盘水质透明度测量视频； 步骤2、对步骤1获取的视频进行图像处理识别，得到所述视频第一帧中塞氏盘位置作为塞氏盘的初始位置；然后采用基于2D卷积的SiamFC++网络根据塞氏盘初始位置，对视频其他帧中塞氏盘位置进行追踪得到追踪结果，并将每一帧的追踪结果从视频对应帧中分割出来作为分割结果； 步骤3、采用基于3D卷积的判别器，对步骤2得到的分割结果进行数据清洗处理得到塞氏盘的临界位置，然后从所述分割结果中去除塞氏盘临界位置之后的部分，分割结果中剩下部分保留； 步骤4、对步骤3得到的分割结果中剩下部分进行特征提取，然后采用循环网络Bi-Lstm基于提取的特征计算得到水质透明度计算结果； 步骤3过程如下： 步骤3-1、设步骤2得到的分割结果共有N个，并以分割结果中每连续的K个为一组得到多组，将得到的多组作为所述判别器的输入，由判别器输出N-K+1个概率值，每个概率值的范围为0,1； 步骤3-2、根据步骤3-1得到的N-K+1个概率值确定塞氏盘临界位置，其中： 若N-K+1个概率值中存在大小为0.5的概率值，则以0.5第一次出现的位置作为塞氏盘的临界位置； 若N-K+1个概率值中不存在大小为0.5的概率值，则将N-K+1个概率值存放在一个一维数组中，用滑框从所述一维数组的起始位置开始以固定步长进行滑动，每滑动一次统计滑框内概率值大于0.5和小于0.5的个数，当概率值大于0.5的个数大于概率值小于0.5的个数时，此时滑框的中心位置就是所述塞氏盘的临界位置； 步骤3-3、从所述分割结果中去除塞氏盘临界位置之后的部分，分割结果中剩下部分保留。

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