一种模拟飞虫视觉运动感知的U-LSPIV测量系统

通过光学成像观测水流示踪(物)目标，进而测量河流表面二维流速场技术，即LSPIV (large-scale particle image velocimetry)技术，它与常规的转子流速仪、声学、雷达和激光多普勒测速等技术和方法相比，具有诸多优点。然而，目前大多数的LSPIV系统是基于地面固定摄像头测量的，即使是采用基于无人机(unmanned aerial vehicle)的测量，在万平方米以上的超大尺度水面流场成像测量应用中，因受到施测作业区域、天气及光照、水流条件、河–气界面(大气–水体交界面)成像环境下杂乱光线混叠扰动等因素的影响，测量的精度及其稳定性严重受限。为此，本文提出一种模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼视觉运动感知的U-LSPIV测量系统设计模式，采用DJI大疆如风系列WIND 8无人机搭载测量仪器，基于光学成像观测水面，通过模拟飞行昆虫–蜻蜓复眼从水面杂乱光线混叠扰动的背景中准确辨识感兴趣目标，所具有的高适应性和高可靠性的自然特性，以及借鉴轻量和低功率的视叶(lightweight and low-powered optic lobe)神经计算范式，以提升水面全场流速场及断面流量的测量精度和稳定性。本文提出的新颖设计模式为适应于野外环境超大尺度的LSPIV测量应用提供了有效的解决方案。

野外环境下实时准确获取河流流场信息及流速流量数据，一直是水利及航运工程、地球物理水力学研究等领域所困扰的难题。常规的旋桨/转子流速仪、声学法、雷达法和激光多普勒测速法等技术手段， 仅能量测有限点流速、平均线流速或局部面流速的难以实时、准确重建野外原型观测中河流表面(水面)全场流速场。相对于常规技术手段，光学成像法是后发展起来的一种新型测量手段，即所谓的大尺度粒子成像测速(large-scale particle image velocimetry, LSPIV)方法。LSPIV 测量原理直观，不接触水体，施测方便快捷、安全可靠[1]-[7]。

它以可见性的树枝树叶/杂草/杂物/冰块/人工播撒示踪粒子等水面漂浮杂物、或波纹/涟漪/泡漩/降雨形成的表面波等天然模式(natural tracer patterns)为观测对象，在忽略风的影响下， 这些随水流一起运动的示踪物反映了河流表面二维流速场特征[2] [3] [4] [5]。

目前大多数应用是基于地面固定摄像头进行LSPIV 测量的，即使是基于无人机的LSPIV 测量[8]，但在万平方米以上的超大尺度水