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[發(fā)明專利]一種基于圖像識(shí)別的水位監(jiān)測(cè)方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710775228.1 申請(qǐng)日: 2017-08-31
公開(公告)號(hào): CN107506798B 公開(公告)日: 2020-07-10
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張凌;陳震;曾偉;邱志聰 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 四創(chuàng)科技有限公司
主分類號(hào): G06K9/62 分類號(hào): G06K9/62;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/40;G06T7/90;G01F23/04;G01F23/00
代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100 代理人: 蔡學(xué)俊
地址: 350001 福建省福州市晉安*** 國(guó)省代碼: 福建;35
權(quán)利要求書: 查看更多 說(shuō)明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 圖像 識(shí)別 水位 監(jiān)測(cè) 方法
【說(shuō)明書】:

發(fā)明涉及一種基于圖像識(shí)別的水位監(jiān)測(cè)方法,通過(guò)設(shè)置于待檢測(cè)水位區(qū)域的攝像裝置,采集用于標(biāo)注待檢測(cè)水位區(qū)域水位的水尺的水尺圖片,并上傳至服務(wù)器;服務(wù)器對(duì)該水尺圖片的大小進(jìn)行歸一化處理,并對(duì)水尺量程以及水尺關(guān)鍵刻度進(jìn)行標(biāo)定;根據(jù)水尺圖片的類型,服務(wù)器采用機(jī)器學(xué)習(xí)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練分類;通過(guò)攝像裝置獲取當(dāng)前待識(shí)別水尺圖片,上傳至服務(wù)器,并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)SVM模型選擇最優(yōu)算法計(jì)算該當(dāng)前待識(shí)別水尺圖片中當(dāng)前待識(shí)別水位的Y坐標(biāo);將該Y坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為當(dāng)前水位值。本發(fā)明所提出的一種基于圖像識(shí)別的水位監(jiān)測(cè)方法,采用非接觸式水位測(cè)算方法,可高精度直接識(shí)別當(dāng)前水位高度。具有改造工程量小、穩(wěn)定性強(qiáng)、適用范圍廣等特點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,特別是一種基于圖像識(shí)別的水位監(jiān)測(cè)方法。

背景技術(shù)

現(xiàn)有的水位監(jiān)控系統(tǒng)安裝復(fù)雜,應(yīng)用場(chǎng)景不靈活,配置繁瑣,有的難以適應(yīng)特大洪水過(guò)程,且建設(shè)成本高。而且現(xiàn)有的水位監(jiān)測(cè)方法中大多采用本身準(zhǔn)確度依賴對(duì)識(shí)別結(jié)果影響極大的參照物,如照物以及知道參照物高度、坡面角度、攝像頭水平距離和高度,導(dǎo)致不能準(zhǔn)確對(duì)水位進(jìn)行監(jiān)測(cè)。同時(shí),現(xiàn)有的水位監(jiān)測(cè)方法中沒有考慮以及解決倒影、折射和水尺臟污對(duì)水位的影響,進(jìn)一步造成了監(jiān)測(cè)方法適用性不強(qiáng)等問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像識(shí)別的水位監(jiān)測(cè)方法,以克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于圖像識(shí)別的水位監(jiān)測(cè)方法,按照如下步驟實(shí)現(xiàn):

步驟S1:通過(guò)設(shè)置于待檢測(cè)水位區(qū)域的攝像裝置,采集用于標(biāo)注待檢測(cè)水位區(qū)域水位的水尺圖片,并上傳至一服務(wù)器;

步驟S2:所述服務(wù)器對(duì)該水尺圖片的大小進(jìn)行歸一化處理,并對(duì)水尺量程以及水尺關(guān)鍵刻度進(jìn)行標(biāo)定;

步驟S3:根據(jù)水尺圖片的特征,所述服務(wù)器采用機(jī)器學(xué)習(xí)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練分類;

步驟S4:通過(guò)所述攝像裝置獲取一當(dāng)前待識(shí)別水尺圖片,上傳至所述服務(wù)器,并通過(guò)所述機(jī)器學(xué)習(xí)SVM模型選擇最優(yōu)算法計(jì)算該當(dāng)前待識(shí)別水尺圖片中當(dāng)前待識(shí)別水位的Y坐標(biāo);

步驟S5:將該Y坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為當(dāng)前水位值。

在本發(fā)明一實(shí)施例中,在所述步驟S1中,所述攝像裝置采用一網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī),通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)對(duì)水尺圖片在預(yù)定時(shí)刻進(jìn)行采集,并傳到所述服務(wù)器。

在本發(fā)明一實(shí)施例中,在所述水尺關(guān)鍵刻度進(jìn)行標(biāo)定采用在水尺每1/3的位置進(jìn)行標(biāo)定。

在本發(fā)明一實(shí)施例中,在所述步驟S3中,將所述水尺圖片按HSV顏色空間分割成3個(gè)通道,分別計(jì)算平均亮度值、均方差,并作為圖片特征,采用支持向量機(jī)SVM算法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)以及訓(xùn)練;把處理后的圖片根據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)判別條件進(jìn)行分類,不同類型的圖片采用對(duì)應(yīng)的識(shí)別算法計(jì)算出水位在圖片中的Y坐標(biāo)。

在本發(fā)明一實(shí)施例中,所述根據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)判別條件進(jìn)行分類包括:

步驟S31:根據(jù)所述水尺圖片光照亮度,判斷是否達(dá)到一預(yù)設(shè)光照閾值;若達(dá)到,則轉(zhuǎn)至步驟S32,否則,轉(zhuǎn)至步驟S35;

步驟S32:通過(guò)圖片比對(duì),判斷當(dāng)前待檢測(cè)水位區(qū)域水質(zhì)是否達(dá)到預(yù)設(shè)水質(zhì),若是,則轉(zhuǎn)至步驟S33,否則,轉(zhuǎn)至步驟S34;

步驟S33:所述攝像裝置采集水尺旁邊區(qū)域且與所述水尺圖片尺寸大小一致的圖像,作為第一圖片,并將所述水尺圖片作為第二圖片;將所述第一圖片以及所述第二圖片分別進(jìn)行伽馬校正;計(jì)算所述第一圖片與所述第二圖片的圖片矩陣的差的絕對(duì)值,并獲取經(jīng)HSV顏色空間分割后的亮度V通道的圖片,作為第三圖片;將所述第三圖片進(jìn)行局部自適應(yīng)閾值化處理、形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算以及膨脹運(yùn)算,并通過(guò)輪廓查找運(yùn)算獲取所述水尺圖片中水尺區(qū)域,并計(jì)算出水位的Y坐標(biāo);

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說(shuō)明:

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