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龍圖騰網(wǎng)獲悉珠江水利委員會珠江水利科學(xué)研究院申請的專利一種面向高密度城市全域覆蓋的降雨觀測評估方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119919889B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510009874.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種面向高密度城市全域覆蓋的降雨觀測評估方法是由姚帥;王漢崗;柳樹票;何用;宋利祥;張煒;陳杰鋒;陳燁盛;袁有為;龍譽旺;楊濱;賴倩玲;張文晴;王瑜;李東豪;丁武;肖鴻武設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向高密度城市全域覆蓋的降雨觀測評估方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及降雨數(shù)據(jù)預(yù)報技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向高密度城市全域覆蓋的降雨觀測評估方法。所述方法包括以下步驟：對目標(biāo)城市進行監(jiān)控點位置分析，得到攝像頭監(jiān)控點集；根據(jù)攝像頭監(jiān)控點集對目標(biāo)城市進行監(jiān)控攝像頭選擇，得到雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識集；其中，雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識集包含若干個雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識；根據(jù)雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識對相應(yīng)的攝像頭進行實時降雨影像流采集，得到實時降雨圖像序列；基于實時降雨圖像序列對雨滴進行自動化雨滴邊緣識別，得到雨滴邊緣識別結(jié)果圖。本發(fā)明克服了傳統(tǒng)雨量站點狀分布的局限，實現(xiàn)了全城無盲區(qū)的降雨監(jiān)測，具備高空間分辨率優(yōu)勢。

本發(fā)明授權(quán)一種面向高密度城市全域覆蓋的降雨觀測評估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向高密度城市全域覆蓋的降雨觀測評估方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：對目標(biāo)城市進行監(jiān)控點位置分析，得到攝像頭監(jiān)控點集；根據(jù)攝像頭監(jiān)控點集對目標(biāo)城市進行監(jiān)控攝像頭選擇，得到雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識集；其中，雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識集包含若干個雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識； 步驟S2：根據(jù)雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識對相應(yīng)的攝像頭進行實時降雨影像流采集，得到實時降雨圖像序列；基于實時降雨圖像序列對雨滴進行自動化雨滴邊緣識別，得到雨滴邊緣識別結(jié)果圖； 步驟S3：基于雨滴邊緣識別結(jié)果圖對雨滴進行下落速度計算，得到雨滴下落速度數(shù)據(jù)；基于實時降雨圖像序列根據(jù)雨滴下落速度數(shù)據(jù)對雨滴進行顆粒特征提取，得到降雨顆粒特征數(shù)據(jù)；其中，步驟S3包括以下步驟： 步驟S31：對雨滴邊緣識別結(jié)果圖進行不完整雨滴剔除，得到規(guī)則雨滴邊緣識別圖，并對規(guī)則雨滴邊緣識別圖進行雨滴編號分配，得到雨滴編號集； 步驟S32：基于規(guī)則雨滴邊緣識別圖與雨滴編號集對雨滴進行面積計算，得到雨滴面積集； 步驟S33：根據(jù)雨滴面積集對雨滴進行像素尺寸計算，得到雨滴像素尺寸數(shù)據(jù)集；其中，所述進行像素尺寸計算具體計算公式如下： ； 其中，為圓周率； 步驟S34：根據(jù)雨滴編號集與規(guī)則雨滴邊緣識別圖進行相鄰雨滴隨機選擇，得到第一雨滴編號與第二雨滴編號；其中，第一雨滴編號與第二雨滴編號所對應(yīng)的雨滴為相鄰雨滴； 步驟S35：基于規(guī)則雨滴邊緣識別圖分別對第一雨滴編號相應(yīng)的雨滴與第二雨滴編號相應(yīng)的雨滴進行中心點確定，得到第一雨滴中心點與第二雨滴中心點，并根據(jù)第一雨滴中心點與第二雨滴中心點對相鄰雨滴進行像素距離計算，得到相鄰雨滴像素間隔數(shù)據(jù)； 步驟S36：根據(jù)第一雨滴編號與第二雨滴編號對雨滴像素尺寸數(shù)據(jù)集進行相應(yīng)尺寸提取，得到第一雨滴尺寸數(shù)據(jù)與第二雨滴尺寸數(shù)據(jù)并對第一雨滴尺寸數(shù)據(jù)與第二雨滴尺寸數(shù)據(jù)進行均值計算，得到相鄰雨滴平均尺寸數(shù)據(jù)； 步驟S37：對相鄰雨滴平均尺寸數(shù)據(jù)與相鄰雨滴像素間隔數(shù)據(jù)進行比值計算，得到雨滴尺寸-雨滴間隔比值，并根據(jù)雨滴尺寸-雨滴間隔比值與預(yù)設(shè)的降雨強度表對目標(biāo)城市進行降雨強度推斷，得到城市降雨強度數(shù)據(jù)；將城市降雨強度數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的降雨強度-速度表進行匹配，得到雨滴下落速度數(shù)據(jù)； 步驟S38：基于實時降雨圖像序列根據(jù)雨滴下落速度數(shù)據(jù)對雨滴進行顆粒特征提取，得到降雨顆粒特征數(shù)據(jù)； 步驟S4：構(gòu)建降雨值預(yù)測模型；對降雨值預(yù)測模型進行動態(tài)調(diào)整，得到更新降雨值預(yù)測模型； 步驟S5：基于雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識、雨滴邊緣識別結(jié)果圖與降雨顆粒特征數(shù)據(jù)利用更新降雨值預(yù)測模型對攝像頭所在位置進行降雨量預(yù)測，得到實時降雨量預(yù)測結(jié)果； 步驟S6：遍歷雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識集，針對每個雨滴監(jiān)控攝像頭標(biāo)識相應(yīng)的攝像頭執(zhí)行步驟S2-步驟S3、步驟S5，即得到實時降雨量預(yù)測結(jié)果集；對實時降雨量預(yù)測結(jié)果集進行可視化處理，得到城市預(yù)測降雨分布圖，以實現(xiàn)降雨觀測評估。

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