基于图像智能识别的引黄灌区干渠视频测流方法

尹婷

doi:10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.003

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基于图像智能识别的引黄灌区干渠视频测流方法

人工智能与计算机 | 更新时间：2026-04-29

- 基于图像智能识别的引黄灌区干渠视频测流方法
- Video-Based Discharge Measurement Method for Main Canals in the Yellow River Irrigation District Using Intelligent Image Recognition
- 西北工程技术学报（中英文） 2026年25卷第1期页码：19-26
- 作者机构：
  
  宁夏回族自治区汉延渠管理处，宁夏银川 750001
- 作者简介：
  
  尹婷（1972—），女，高级工程师，主要从事农田水利工程建设及水资源管理研究（502189438@qq.com）。
- 基金信息：
- DOI：10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.003
  中图分类号： P332.4
- 收稿：2025-09-30，
  
  纸质出版：2026-03-25
- 稿件说明：
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尹婷.基于图像智能识别的引黄灌区干渠视频测流方法［J］.西北工程技术学报（中英文），2026，25（1）：19-26，32.

YIN Ting.Video-Based Discharge Measurement Method for Main Canals in the Yellow River Irrigation District Using Intelligent Image Recognition[J].Journal of Northwest Engineering Technology,2026,25(01):19-26.
尹婷.基于图像智能识别的引黄灌区干渠视频测流方法［J］.西北工程技术学报（中英文），2026，25（1）：19-26，32. DOI： 10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.003.

YIN Ting.Video-Based Discharge Measurement Method for Main Canals in the Yellow River Irrigation District Using Intelligent Image Recognition[J].Journal of Northwest Engineering Technology,2026,25(01):19-26. DOI： 10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.003.

摘要

为探究视频测流技术的测量精度和适应性，以宁夏引黄灌区干渠为对象，根据2个典型断面的视频测流数据，提出基于视频图像智能识别的灌区干渠实时动态测流方法，并结合垂直声学多普勒流量剖面仪（V-ADCP）所得同步流量数据进行对比分析与检验。结果表明，在宽浅断面条件下，视频测流方法具有更好的监测识别精度，偏差范围在

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21.5%~15.2%；当水面存在丰富的纹理和漂浮物时，视频测流精度得到提高，适应性不断增强。研究结果可为宁夏引黄灌区干渠视频测流提供技术参考。

Abstract

To evaluate the measurement accuracy and adaptability of video-based discharge gauging， this study targets the main canals of the Ningxia Yellow River Diversion Irrigation District. Using video data from two representative cross-sections， it proposed a real-time dynamic discharge measurement method for irrigation canals based on intelligent video-image recognition and validated it against synchronous discharge observations from a vertical acoustic Doppler current profiler （V-ADCP）. The results indicate that in wide and shallow cross-sections， the video-based method achieves higher monitoring and recognition accuracy， with relative deviations ranging from

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21.5% to 15.2%. Moreover， when the water surface exhibits abundant texture and floating tracers， measurement accuracy improves and adaptability is further enhanced. These findings provide a technical reference for video-based discharge gauging in the main canals of the Ningxia Yellow River Diversion Irrigation District.

关键词

Keywords

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