針對泡璇結(jié)構(gòu)難以監(jiān)測的問題,基于無人機懸停測量模式采集河道表面流態(tài)的高清圖像,提出了天然河流泡漩結(jié)構(gòu)的識別與運動追蹤算法,對銅鑼峽河道出口進行了大量原型觀測,研究泡漩結(jié)構(gòu)的空間分布特性。結(jié)果表明,無人機平臺及提出的泡漩結(jié)構(gòu)識別與追蹤算法能夠較好地應(yīng)用于大尺度的天然河流復(fù)雜流態(tài)測量與分析;提出的泡漩中心適量判別模式和標(biāo)準化泡漩速度場卷積算子,及基于泡漩運動估計的泡漩中心快速匹配方法能夠較為準確高效地完成泡漩的捕捉和范圍提取;分析得到了銅鑼峽出口河段泡漩結(jié)構(gòu)的時空分布呈現(xiàn)集中在主流與回流交匯處和沿水流方向連續(xù)帶狀簇發(fā)的特點,且其向前遷移發(fā)展的運動特征與周圍水流的運動特征基本一致。 

【文章來源】：水電能源科學(xué). 2020,38(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]泡漩水形成特性概化模型試驗研究[J]. 張秀芳,彭凱,尹崇清.  水運工程. 2009(12)
[2]正態(tài)模型泡漩水相似性研究[J]. 彭凱,張秀芳,尹崇清.  重慶交通學(xué)院學(xué)報. 2003(S1)
[3]二維PIV圖像處理算法[J]. 王燦星,林建忠,山本富士夫.  水動力學(xué)研究與進展（A輯）. 2001(04)



本文編號：3179104