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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利一种基于深度学习的水下泥沙运动要素测量方法与装置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：CN119022893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411141588.2，技术领域涉及：G01C13/00；该发明授权一种基于深度学习的水下泥沙运动要素测量方法与装置是由陈星宇;马宏博;傅旭东设计研发完成，并于2024-08-20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水下泥沙运动要素测量方法与装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于深度学习的水下泥沙运动要素测量方法与装置，涉及水下泥沙测量技术领域，具体实现方案为：获取第一水下泥沙运动影像信息；基于图像畸变矫正算法对第一水下泥沙运动影像信息进行矫正，得到矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息；根据基于深度学习的水下泥沙运动要素测量装置和矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息，确定第一图片尺度信息；基于预设的深度学习多目标跟踪模型对矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息进行识别跟踪处理，得到第一泥沙颗粒识别跟踪结果；基于第一图片尺度信息对第一泥沙颗粒识别跟踪结果进行数据分析，得到第一泥沙运动要素信息，这样可以提高水下泥沙运动要素信息的监测效率和准确性。

本发明授权一种基于深度学习的水下泥沙运动要素测量方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的水下泥沙运动要素测量方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一水下泥沙运动影像信息；所述第一水下泥沙运动影像信息是通过基于深度学习的水下泥沙运动要素测量装置中的水下相机模块采用摄像模式拍摄得到的；基于图像畸变矫正算法对所述第一水下泥沙运动影像信息进行矫正，得到矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息；根据所述基于深度学习的水下泥沙运动要素测量装置中长方体框架的正方形底面的边长信息和所述矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息，确定第一图片尺度信息；所述第一图片尺度信息包括所述矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息中每个像素所对应的河床床面尺寸信息；基于预设的深度学习多目标跟踪模型对所述矫正处理后的第一水下泥沙运动影像信息进行识别跟踪处理，得到第一泥沙颗粒识别跟踪结果；所述预设的深度学习多目标跟踪模型以水下泥沙运动影像为输入，以泥沙颗粒识别跟踪结果为输出；基于所述第一图片尺度信息对所述第一泥沙颗粒识别跟踪结果进行数据分析，得到第一泥沙运动要素信息。

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