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龙图腾网获悉江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心);江西水利电力大学申请的专利一种面向水库管涌现象的智能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：CN121505240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610021003.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种面向水库管涌现象的智能检测方法是由许小华;王海菁;包学才;周扬帆;王小笑;周信文;陈敬玮;章龙飞;皮婵娟设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向水库管涌现象的智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向水库管涌现象的智能检测方法，具体步骤如下：首先，针对不同水库场景收集管涌现象图片，构建训练数据集并训练得到管涌识别模型；其次，对待检测视频，采用管涌识别算法进行候选区域检测，获得包含潜在水流目标的候选区域；然后，在每个候选区域内，运用水流流速检测算法获取连续帧间的水平速度特征值。同时基于纹理分析技术提取纹理对比度特征值；最后，通过加权融合水流的水平速度特征值和纹理对比度特征值构建综合评分体系，仅当融合得分超过预设阈值时确认为有效管涌检测结果。本方法融合深度学习与图像分析技术，有效解决单一特征检测的局限性，实现对水库管涌现象的精准识别。

本发明授权一种面向水库管涌现象的智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向水库管涌现象的智能检测方法，其特征是：方法步骤如下： 步骤S1，图像数据集收集与制作：从不同水库场景收集管涌现象图片；将管涌现象图片进行筛选，对筛选后的管涌现象图片进行人工标注，制作管涌区域图像数据集，按照比例划分为训练集、验证集和测试集； 步骤S2，改进YOLOv11s检测算法：改进标准卷积模块、设计轻量化残差模块、构建轻量化跨层特征融合模块和集成特征融合学习模块； 步骤S3，通过训练改进的YOLOv11s检测算法，获取最优权重：使用制作好的管涌区域图像数据集在改进的YOLOv11s检测算法上进行训练，训练结束后，选取平均精度均值最高的权重文件，得到改进的YOLOv11s管涌检测算法模型； 步骤S4，利用改进的YOLOv11s管涌检测算法模型对待检测的视频进行逐帧处理：将待检测的视频输入到改进的YOLOv11s管涌检测算法模型中，对每帧图像进行候选区域识别，通过置信度阈值筛选，获得包含潜在水流目标的边界框区域，并输出初步检测结果； 步骤S5，基于改进的YOLOv11s管涌检测算法模型集成Farneback光流算法与灰度共生矩阵技术，计算水流的水平速度特征值和纹理对比度特征值； 步骤S6，采用归一化加权融合：将水平速度特征值除以水平最大速度阈值进行归一化，将纹理对比度特征值除以最大对比度阈值进行归一化，通过等权重融合计算综合评分； 步骤S7，管涌现象检测：利用改进的YOLOv11s管涌检测算法模型对水库管涌现象进行检测，使用步骤S6计算的综合评分判断检测是否为有效检测； 步骤S5中集成Farneback光流算法与灰度共生矩阵技术，具体过程如下： 步骤S51，将改进的YOLOv11s管涌检测算法模型的检测结果边界框坐标x1,y1,x2,y2确定为候选区域范围；检测当前帧候选区域范围与前一帧候选区域范围的尺寸差异，当检测到尺寸差异不匹配时，将当前帧候选区域的尺寸调整到前一帧候选区域的尺寸； 步骤S52，在候选区域范围内引入Farneback光流算法； 步骤S521，采用多项式展开技术对局部图像邻域进行二次多项式近似，设置多层金字塔结构参数：图像金字塔层数为2，相邻层级间尺度缩放比例为0.5，通过迭代优化求解计算密集光流场，提取水平方向光流分量构成水平速度向量； 步骤S522，基于水平速度向量的幅值计算生成运动幅度矩阵，通过自适应统计阈值建立有效运动区域掩码，对原始水平速度向量进行噪声过滤； 步骤S523，将有效运动区域内的水平速度数据通过像素与米转换比例转换为物理速度单位，采用中位数统计量提取水平速度特征值； 步骤S53，将检测出的候选区域范围转为灰度图像，采用16级量化对灰度图像的灰度值进行离散化处理；设置灰度共生矩阵参数：距离参数d=1，角度参数θ=0°；基于设定的距离参数和角度参数统计像素对灰度值的共现概率分布，构建灰度共生矩阵，计算纹理统计特征获取纹理对比度特征值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心);江西水利电力大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区北京东路1038号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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