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一种基于深度学习的水尺自动读数方法

基本信息

申请号	CN202111271769.3	申请日	-
公开（公告）号	CN113971779B	公开（公告）日	2022-07-01
申请公布号	CN113971779B	申请公布日	2022-07-01
分类号	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	分类	计算；推算；计数;
发明人	杨明祥;乔广超;王浩;董宁澎;王贺佳	申请（专利权）人	中国水利水电科学研究院
代理机构	北京市盛峰律师事务所	代理人	-
地址	100038北京市海淀区车公庄西路20号
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的水尺自动读数方法，该方法通过基于深度学习的目标检测模型YOLO v3对原始图像中的水尺目标进行定位，精确地提取出水尺目标区域；通过自上而下地连续阈值判定的搜索策略有效消除局部噪声的影响；通过基于深度学习的目标检测模型YOLO v3定位水尺图像中所有刻度字符，并裁剪出最下方的刻度字符，输入到基于卷积神经网络的字符识别模型中，获取该刻度字符表示的实际数值，通过该刻度字符的实际数值与水位线位置之间的计算获取最终水位高程。优点是：提升了水位持续监测的效率和读数精度，有效避免了已有自动水位监测方法利用图像处理技术、数学形态学处理等定位水尺的场景适应性不好、通用性不强等问题。