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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利基于物理约束与多模态融合的河流表面流速测量方法及系统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：CN120508997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511000494.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于物理约束与多模态融合的河流表面流速测量方法及系统是由张明虎;马连坡;刘继朋;徐铭轩;郭建鹏;曹玉麟;张建纲;李晨涛;韩娇荣设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理约束与多模态融合的河流表面流速测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物理约束与多模态融合的河流表面流速测量方法及系统，涉及多模态数据处理技术领域，确定目标区域，并获取目标区域的河流表面图像序列数据、深度信息及环境数据；对采集数据进行预处理，并在数据表示中嵌入冗余码，综合形成基础数据集；基于基础数据集，利用光流法对河流表面图像序列数据进行初步光流估计。本发明通过融合光流信息、深度信息及环境数据，实现多源数据的综合利用，并在数据融合过程中，结合数据表示中的冗余码进行错误检测与校正，有效识别并修正了数据中的错误点，提高了数据的可靠性和准确性，利用多模态数据融合与错误校正机制，显著增强了系统的鲁棒性，使其能够在复杂多变的河流环境中稳定运行。

本发明授权基于物理约束与多模态融合的河流表面流速测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于物理约束与多模态融合的河流表面流速测量方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、确定目标区域，并获取目标区域的河流表面图像序列数据、深度信息及环境数据； S2、对采集数据进行预处理，并在数据表示中嵌入冗余码，综合形成基础数据集，具体包括： 对采集到的河流表面图像序列数据、深度信息及环境数据进行预处理，同时，检查所有数据的时间戳，使河流表面图像序列数据、深度信息及环境数据在时间上同步； 在预处理后的数据表示中嵌入冗余码，其中，对于河流表面图像序列数据，在其文件的元数据部分嵌入循环冗余校验码，对于深度数据和环境数据，在数据帧的末尾添加CRC码，嵌入冗余码时，记录冗余码的生成算法和嵌入位置； 将预处理并嵌入冗余码后的河流表面图像序列数据、深度信息及环境数据进行整合，形成基础数据集，其中，通过时间戳将同一时刻的河流表面图像序列数据、深度信息及环境数据链接在一起，并对基础数据集进行验证； S3、基于基础数据集，利用光流法对河流表面图像序列数据进行初步光流估计； S4、结合初步光流估计结果，引入浅水方程约束至物理约束光流估计模型，获得光流信息，具体包括： 基于初步光流估计结果，以浅水方程为基础，将流速场的物理规律嵌入到光流估计中，构建物理约束光流估计模型，其中，将浅水方程的约束项作为正则化项加入优化目标函数中，形成一个结合物理约束的光流估计模型； 将浅水方程的连续性方程和动量方程引入到物理约束光流估计模型中，将浅水方程的约束项表示为一个惩罚项，加入优化目标函数中，并通过梯度下降法的迭代优化算法逐步调整光流估计结果，使其满足物理约束条件； 利用优化算法对物理约束光流估计模型进行求解，通过迭代调整光流估计结果，使其逐步满足浅水方程的约束条件，在优化过程中，实时监控模型的收敛情况，记录每次迭代后的光流估计结果，并计算其与初步光流估计结果的差异，当模型收敛或达到预定的迭代次数后，验证优化后的光流估计结果是否符合物理规律； S5、融合光流信息、深度信息及环境数据，得到融合后的流速数据，进而结合数据表示中的冗余码，对融合后的流速数据进行错误检测，识别并标记存在的错误数据点； S6、基于冗余码检测结果，对错误数据进行校正，利用融合后的流速数据和校正后的结果，计算最终的河流表面流速。

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