一種基于深度學(xué)習(xí)的水尺自動(dòng)讀數(shù)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111271769.3 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113971779B 公開（公告）日 2022-07-01
申請(qǐng)公布號(hào) CN113971779B 申請(qǐng)公布日 2022-07-01
分類號(hào) G06V20/40（2022.01）I;G06V20/62（2022.01）I;G06V10/24（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊明祥;喬廣超;王浩;董寧澎;王賀佳 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院
代理機(jī)構(gòu) 北京市盛峰律師事務(wù)所 代理人 -
地址 100038北京市海淀區(qū)車公莊西路20號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的水尺自動(dòng)讀數(shù)方法，該方法通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)模型YOLO v3對(duì)原始圖像中的水尺目標(biāo)進(jìn)行定位，精確地提取出水尺目標(biāo)區(qū)域；通過(guò)自上而下地連續(xù)閾值判定的搜索策略有效消除局部噪聲的影響；通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)模型YOLO v3定位水尺圖像中所有刻度字符，并裁剪出最下方的刻度字符，輸入到基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別模型中，獲取該刻度字符表示的實(shí)際數(shù)值，通過(guò)該刻度字符的實(shí)際數(shù)值與水位線位置之間的計(jì)算獲取最終水位高程。優(yōu)點(diǎn)是：提升了水位持續(xù)監(jiān)測(cè)的效率和讀數(shù)精度，有效避免了已有自動(dòng)水位監(jiān)測(cè)方法利用圖像處理技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等定位水尺的場(chǎng)景適應(yīng)性不好、通用性不強(qiáng)等問(wèn)題。