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摘要：本发明提供了一种水流视频测速方法、时空神经网络模型、电子设备及介质，所述水流视频测速方法包括：构建数据集与标签；构建相邻帧融合的视频测速的时空神经网络模型；将待测速区域的流场估计分解为流场热力图估计和像素位移估计；设置时间维度；构造损失函数；对所述时空神经网络模型进行训练和评估；将训练好的所述时空神经网络模型配置为在不同场景和不同硬件条件下运行的标准模型，并对所述时空神经网络模型进行实时监测和优化。
主权项：1.一种水流视频测速方法，其特征在于，包括：构建数据集与标签；构建相邻帧融合的视频测速的时空神经网络模型；将待测速区域的流场估计分解为流场热力图估计和像素位移估计；设置时间维度；构造损失函数；对所述时空神经网络模型进行训练和评估；将训练好的所述时空神经网络模型配置为在不同场景和不同硬件条件下运行的标准模型，并对所述时空神经网络模型进行实时监测和优化；所述构建数据集与标签，包括：使用流速计算方法生成训练标签，所述标签包括水流流场分布热力图和像素位移；对所述数据集中的数据进行清洗和去噪和或归一化；所述构造损失函数，包括：使用激活函数将所述时空神经网络模型输出的流场热力图值映射到0到1之间；使用损失函数对映射后的流场热力图值进行回归；使用损失函数对像素位移大小的离散值进行回归。
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百度查询： 中国水利水电科学研究院 水流视频测速方法、时空神经网络模型、电子设备及介质
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