(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211442583.4 (22)申请日 2022.11.18 (71)申请人 珠江水利委员会珠 江水利科 学研究 院 地址 510000 广东省广州市天河区天寿路 80号 (72)发明人 刘国珍　卢陈　张琴凤　袁菲　 吴尧　佟晓蕾　杨裕桂　温舒茵　 陈娟　黄鹏飞　王海俊　黄淞宣　 林平　高时友　吴天胜　 (74)专利代理 机构 深圳市联 江知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 44939 专利代理师 旷江华 (51)Int.Cl. G06F 30/28(2020.01)G06T 11/20(2006.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 113/08(2020.01) (54)发明名称 一种基于流量梯度变化的水动力分析决策 方法 (57)摘要 本发明涉及水动力分析决策技术领域， 尤其 涉及一种基于流量梯度变化的水动力分析决策 方法。 所述方法包括以下步骤： 获取水文历史数 据并进行分析， 生成动床模型； 获取实时河道水 流图像并对进行筛选， 获得清晰河道水流分帧图 像序列； 对清晰河道水流分帧图像序列进行计 算， 生成河道水面流速区域分布图； 并对水文实 时基础检测数据与河道水面流速区域分布 图进 行分析， 生成河道水流实时模型； 根据动床模型 与河道水流实时模型进行推演计算与分析， 生成 预测未来河床演变模型与流量梯度变化的水动 力模型； 对流量梯度变化的水动力模 型与预测未 来河床演变模 型加入阻碍进行推演， 生成预测干 涉未来河道演变模型。 本发明能提高决策效率。 权利要求书3页 说明书19页 附图6页 CN 115496015 A 2022.12.20 CN 115496015 A 1.一种基于流量梯度变化的水动力分析决策方法， 其特征在于， 所述方法包括以下步 骤： 步骤S1： 获取 水文历史数据， 并对水文历史数据进行分析， 生成动床模型； 步骤S2： 获取实时河道水流图像， 并对实时河道水流图像进行分析筛选， 获得清晰河道 水流分帧图像序列； 步骤S3： 对清晰河道水流分帧图像序列进行多个定点取样计算， 生成河道水面流速区 域分布图； 步骤S4： 获得水文实时基础检测数据， 并对水文实时基础检测数据与河道水面流速区 域分布图进行分析， 生成河道水流实时模型； 步骤S5： 根据动床模型与河道水流实时模型进行推演计算， 生成预测未来河床演变模 型； 步骤S6： 根据动床模型与河道水流变化模型对河道水动力进行分区分析， 生成流量梯 度变化的水动力模型； 步骤S7： 对流量梯度变化的水动力模型与河床未来预测变化模型加入阻碍进行推演， 生成预测干涉 未来河道演变模型； 步骤S8： 根据预测干涉 未来河道演变模型生成最优建 设与施工决策。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 其中水文历史数据包括： 历年水位高度与 流速数据、 河道水流含沙量变化数据、 历年河道冲击平原变化数据和历年河道缓流堆积 岛 屿变化数据， 步骤S1包括以下步骤： 获取水文历史数据； 对历年河道冲击平原变化数据与历年河道缓流堆积岛屿变化数据进行汇总分析， 获得 当前河道沙 土堆积分布区域与分布密度； 根据历年水位高度与流速数据对当前河道沙土堆积分布区域与分布密度推测分析， 生 成河床泥沙堆积变动模型； 对历年水位高度与流速数据进行计算分析， 获得水位高度与流速的关系函数， 对水位 高度与流速的关系函数和河道水流含沙量变化数据进行汇总建模， 生成河道水流变动模 型； 对河床泥沙堆积变动模型与河道水流变动模型进行聚合汇总， 生成动床模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对历年水位高度与流速数据进行计算 分析， 获得水位高度与流速的关系函数， 其中对历年水位高度与流速数据进行计算的水位 高度与流速的关系函数计算公式， 包括以下公式： 水位高度变化 函数： 其中， 表示为水位高度变化函数， 表示为时间段变量， 表示为在时间段变量 内的其 中一段时间变量， 表示为某一时间段 所对应的上游水流流量， 表示为某一时间段 所对 应的降雨量， 表示为某一时间段 所对应的工业与民业排放水流量， 表示为某一时间段 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115496015 A 2所对应的平均温度， 表示为某一时间段 所对应的观测河道的总河水蒸发量， 表 示为某一时间段 所对应的当地工农业对河道的总用水量， 表示为函数的偏移量； 水流流速变化 函数： 其中， 表示为水流流速变化函数， 表示为需观测河道的长度， 表示为在 需观测河道 的长度 内的其中一段河道长度， 表示为某一段河道长度 所对应的下游河道宽度， 表 示为某一段河道长度 所对应的上游河道宽度， 表示为某一段河道长度 所对应的河床 平均深度， 表示为水位高度变化 函数， 表示为函数的偏移量； 水位高度与流速的关系函数计算公式： 其中， 表示为水位高度与流速的关系函数， 表示为开始记录各项数据的起始时 间， 表示为最后记录各项数据的结束时间， 其中 ， 表示为时间段变量， 表示 为河道上游开始观测位置， 表示为河道下游结束观测位置， 其中 ， 表示为需观 测河道的长度， 表示为水位高度变化函数， 表示为水流流速变化函数， 分别表示为 函数的常量， 表示为函数的偏移量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S2包括以下步骤： 获取实时河道水流图像； 对实时河道水流图像进行分帧， 获得河道水流分帧图像序列， 对河道水流分帧图像序 列进行卷积， 获得清晰河道水流分帧图像集 合； 根据河道水流分 帧图像序列对清晰河道水流分帧图像集合进行统计， 获得清晰河道水 流分帧图像序列。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S3包括以下步骤： 步骤S51： 对清晰河道水流分帧图像序列中的清晰河道水流分帧图像提取水面波纹特 征点， 获得 各个清晰河道水流分帧图像的水面波纹特 征点集； 步骤S52： 根据清晰河道水流分帧图像序列中的当前张清晰河道水流分帧图像的水面 波纹特征点集跟下一张清晰河道水流分帧图像的水面波纹特征点集进 行匹配， 获得第一张 匹配特征点集； 步骤S53： 根据步骤S52的方法依次对清晰河道水流分帧图像与下一张清晰河道水流分 帧图像进行匹配， 获得全图像匹配特征点集， 且根据全图像匹配特征点集在清晰河道水流 分帧图像中的相对位置进行计算， 生成匹配特 征点运动数据集； 步骤S54： 根据匹配特征点运动数据集以及全图像匹配特征点集在清晰河道水流分帧 图像进行 标注工作， 生成河道水面 流速区域分布图。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 步骤S4具体为： 获取水文实时基础检查数据， 其中水文基础水文数据包括河床深度、 河床长度、 降水雨权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115496015 A 3