土木工程学院土木、水利与海洋工程专业2020级本科生方晨琦、袁亘宇、郑籽盈、钟启瑞与2021级本科生陈菁在学院段凯副教授的指导下，“基于卷积神经网络的溪流流量监测”项目获得国家级大学生创新创业训练项目立项。该团队认真开展研究，主动探索学术问题，构建了一种基于图像识别与深度学习的山间溪流流量监测方法，取得系列科研成果。
近日，团队以“Monitoring discharge of mountain streams by retrieving image features with deep learning”为题在顶级期刊《Hydrology and Earth System Sciences》发表一篇科研论文。
▲论文首页
目前，该项目已授权2项国家发明专利和1项软件著作权登记，分别是：一种基于水体覆盖特征的山间溪流量测验方法（专利号：ZL202211326306.7）、一种可自动修正的量水堰流量摄影监测方法及装置（专利号：ZL202311219793.1）、基于深度学习的溪流图像/视频测流软件v1.0（登记号：2024SR0042061）。作品《基于深度学习的溪流流量智能检测》获第二届广东省智慧水利创新大赛二等奖、第八届全国大学生水利创新设计大赛二等奖。
左右滑动查看更多
▲取得的发明专利、软著和竞赛奖状
团队研究背景基于传统的流量监测通常依赖于利用各种测速仪或遥感方法测量流速和河流横截面积。然而，偏远地区山区复杂的地形在很大程度上阻碍了速度-面积方法的适用性。流量监测传感器往往布设于较大的河流控制断面，使得小河流(如山涧溪流)的水文数据存在很大空缺。该团队提出一种利用低成本的商业摄像机和深度学习算法来连续监测山溪流量的方法，通过构建卷积神经网络模型，输入实时获取的水域影像，即可输出对应的实时流量，实现自动化连续观测。该图像测流技术占地面积小、监测速度快、维护成本低、分辨率高，所构建的算法模型与网络摄像机等硬件设备结合，形成一体化测流产品，有望在山区测流、湖库监管、山洪预警等领域广泛应用。该项研究依托于中山大学“海绵城市与径流试验场”基地平台开展实验，还得到了国家自然科学基金和国家重点研发项目资助。
▲项目组成员实地考察试验场地
▲研究技术路线图
土木工程学院一直重视本科生导师制的实施，鼓励本科生们积极参加大学生创新创业训练计划项目，以课外科研活动为载体，引导本科生树牢专业思想、打牢专业基础、激发科研兴趣选择升学深造，发挥科研育人功能。该团队的方晨琦、袁亘宇、郑籽盈、钟启瑞同学目前已在清华大学、中山大学等知名高校深造。学院营造了良好的学术氛围，积极促进学生的成长与成才。
▲ 团队成员从左到右：陈菁、郑籽盈、方晨琦、钟启瑞、袁亘宇
--- 中大教务部 ---
来源：土木工程学院
初审：王湘君 卢也晰
审核：陈晓南 董苑玫
审核发布：陈省平
