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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种渠道流量反演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：CN120493718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510575923.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种渠道流量反演方法是由徐云成;许添一;何东洋;侯晴晴设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种渠道流量反演方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种渠道流量反演方法，涉及水文水资源与水利工程技术领域，该方法包括：利用计算流体力学软件OpenFOAM对计算案例进行调试；使用脚本批量复制修改经计算的案例河道参数；利用脚本的方式调用计算流体力学软件OpenFOAM对所有计算案例进行批量求解，并计算仿真结构构建数据集；基于数据集，构建深度学习模型；对深度学习模型进行训练；从流速分布云图中读取断面时均流速分布，并利用已训练的深度学习模型进行渠道流量的反演。本发明解决了现有明渠流量测量方法存在的精度低、成本高、适用范围受限等问题，实现对明渠流量的快速、准确测量。

本发明授权一种渠道流量反演方法在权利要求书中公布了：1.一种渠道流量反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用计算流体力学软件OpenFOAM对计算案例进行调试，其中，调试结果以保证批量求解结果的正确性； 使用脚本批量复制修改经计算案例的河道参数； 利用脚本的方式调用计算流体力学软件OpenFOAM对所有计算案例进行批量求解，并计算仿真结构构建数据集； 基于数据集，构建深度学习模型；所述构建深度学习模型，其具体为：读取水面流速分布-水深-断面平均流速的数据集，提取表面流速分布数据并进行预处理，将预处理结果作为深度学习模型的输入数据，读取水面流速分布-水深-断面平均流速的数据集中的水深和断面平均流速，将水深和断面平均流速作为深度学习模型的输出数据；搭建改进的ResNet网络模型；定义损失函数，并使用Adam优化器对深度学习模型的参数进行优化，完成对深度学习模型的构建； 所述改进的ResNet网络模型包括：一维卷积层，用于对输入数据进行初步特征提取，并结合最大池化操作对特征维度进行压缩，其中，输入数据为经预处理后的表面流速分布数据；多阶段瓶颈模块，用于提取经维度压缩后的特征，得到特征图，其中，每个瓶颈模块均设置有自适应残差连接路径；全局平均池化层，用于将特征图压缩为固定长度的向量；全连接层，用于对经压缩后的特征图进行分类，得到输出数据，其中，输出数据为水深和断面平均流速； 所述提取经维度压缩后的特征，得到特征图，其具体为：通过1x1卷积核将输入通道数压缩至中间维度；基于经维度压缩后的特征，采用3x1卷积核进行局部特征提取，并通过升维卷积层使用1x1卷积核将特征维度恢复至输出通道数，以完成特征重构，其中，该过程中，每进行一次卷积计算需要进行一次标准化与激活；引入下采样，通过步幅为2的卷积对重构后的特征图的空间分辨率进行缩减操作； 对深度学习模型进行训练；从流速分布云图中读取断面时均流速分布，并利用已训练的深度学习模型进行渠道流量的反演。

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