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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115796348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211472449.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测方法是由王天韵;杨璐;宁宝宽设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测方法，具体包括如下步骤：输入步骤分别获取土壤稳定入渗速率监测数据、降水监测数据，以及获取下凹式绿地图像；训练步骤是获取下凹式绿地土壤稳定入渗速率和降水信息条件，以及获取下凹式绿地面积比和下凹式绿地深度；输出步骤是通过粒子滤波算法建立海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测模型。本发明基于土壤稳定入渗速率监测数据、降水监测数据以及下凹式绿地图像，通过粒子滤波算法预测海绵城市下凹式绿地渗蓄效果，能够实现随着数据量的增加实时反映海绵城市下凹式绿地的渗蓄效果。

本发明授权一种海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测方法在权利要求书中公布了：1.一种海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤： 输入步骤，获取土壤稳定入渗速率监测数据、降水监测数据，以及获取下凹式绿地图像； 训练步骤，将土壤稳定入渗速率监测数据、降水监测数据分别进行归一化，以获取土壤稳定入渗速率和降水信息条件，以及基于下凹式绿地图像，完成预测模型函数训练，以获取下凹式绿地面积比和下凹式绿地深度； 输出步骤，基于土壤稳定入渗速率和降水信息条件，以及下凹式绿地面积比例和下凹式绿地深度，通过粒子滤波算法建立海绵城市下凹式绿地渗蓄效果预测模型； 所述训练步骤包括数据训练步骤和图像训练步骤； 所述数据训练步骤包括： 将土壤稳定入渗速率监测数据和降水监测数据分别进行归一化，分别保存为土壤稳定入渗速率数据样本集合和降水信息条件数据样本集合，并将统一提取的特征传递给计算机，以提供土壤稳定入渗速率和降水信息条件； 所述图像训练步骤包括： S1：将输入的待检测的下凹式绿地图像分成多个区域框，利用下凹式绿地图像的变化信息，在下凹式绿地图像中选取存在包含物体的潜在区域，再对下凹式绿地图像的尺寸进行缩放，以卷积神经网络算法对包含物体的潜在区域的候选框进行特征数据的提取，建立一组带有特征数据的数字标签，将特征数据与数字标签相对应； S2：根据得到的特征数据建立分类模型，通过提取的特征数据和分类模型所包含分类规则进行对比，获得下凹式绿地图像的类别，在样本空间中训练下凹式绿地图像分类预测模型函数，通过采用多任务损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过在整个训练过程中动态调整单个任务权重，使用深度模型优化算法加速收敛，通过频繁的迭代训练提高网络的精度，通过支持向量机分类模型拟合构造的数据集，完成下凹式绿地图像的非线性分类； S3：读入下凹式绿地特征区域图像，设置掩膜将下凹式绿地图像聚焦到绿地，通过灰度直方图统计突出前景，增强下凹式绿地图像的特征，通过中值滤波优化绿地图像，通过边缘检测提取边缘轮廓，生成下凹式绿地轮廓图像，通过种子填充算法对下凹式绿地轮廓图像进行内部区域填充，将全部下凹式绿地轮廓图像的面积累加求和，将下凹式绿地轮廓图像的面积除以绿地总面积，以计算下凹式绿地面积比，建立分布在海绵城市的下凹式绿地面积比； S4：通过下凹式绿地特征区域框，读入下凹式绿地特征区域图像，利用简单线性迭代聚类超像素分割算法，对在线监测装置采集的下凹式绿地图像进行分割获得超像素，将下凹式绿地特征区域图像映射到超像素分割结果中，并标记对应区域，再利用下凹式绿地与路面或路沿石间的空间关系特征实现下凹式绿地特征的提取，计算出海绵城市下凹式绿地深度。

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