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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于深度学习的河流表面时空图像有效性识别和测速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：CN119445370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411474910.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的河流表面时空图像有效性识别和测速方法是由张振;陈林;陈宏宇;夏兴宇;刘家铭;季豪设计研发完成，并于2024-10-22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河流表面时空图像有效性识别和测速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河流表面时空图像有效性识别和测速方法，模型训练阶段采集天然河流视频，合成并筛选出不同场景的时空图像STI；根据纹理特征是否能表征实际流速将其分为有效、不可靠、无效三类，进而训练分类网络模型；对有效STI进行纹理主方向MOT的半自动标注并采用翻转、旋转及颜色抖动方式进行数据扩充构建MOT回归数据集，训练结合分组卷积和卷积注意力模块优化残差模块的回归网络模型；流速测量阶段将分类网络模型识别为有效的STI应用回归网络模型检测MOT并转换为流速，结合断面流速分布律对不可靠、无效及盲区流速进行插值修正，得到断面流速场。本发明能够在训练完成后，在无需人工调参和添加实验河流数据集的条件下，实现精准测流和流速修正。

本发明授权一种基于深度学习的河流表面时空图像有效性识别和测速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的河流表面时空图像有效性识别和测速方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采集不同断面、水位、流速、天气、光照、地形的天然河流视频，布置测速线以合成基础时空图像STI数据集；根据STI的主要纹理是否能表征水流一维时均流速，将基础时空图像数据集分为有效、不可靠、无效三类，对其进行处理后得到STI分类数据集，对有效类STI进行MOT半自动标注后，按是否含有竖直纹理进行数据清洗后，分别扩充得到MOT回归数据集； 步骤2、搭建基于EfficientNetV2的STI分类网络模型，将STI分类数据集输入模型训练，保存训练模型；搭建基于优化残差模块的MOT回归网络模型，将MOT回归数据集输入模型训练，保存训练模型； 步骤3、通过安装在水文站的摄像系统实时监测获取河流水面视频，布置测速线实时合成时空图像，将原始时空图像输入训练好的STI分类网络模型，得到有效、不可靠、无效三类时空图像，将有效类时空图像输入训练好的MOT回归网络模型，得到对应的MOT； 步骤4、将有效类的MOT转换为对应位置流速值，结合断面流速分布律对不可靠、无效及盲区流速进行插值修正，得到断面流速场。

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