目前對河道、水庫等開放水域的水位進行監(jiān)控,通常需要在監(jiān)控地點部署用于測量液位的特殊部件,如水位標尺、壓力傳感器等設備,無法僅使用攝像頭完成水位的監(jiān)控。為解決以上問題,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的水位檢測算法,該算法輸入為一張包含水位線的靜態(tài)圖像,輸出為水位線與檢測圖像左側邊界交點的預測坐標及水位線與水平方向的夾角預測值,最后根據(jù)網(wǎng)絡輸出的交點坐標及夾角繪制預測水位線。測試結果表明,該方法對檢測環(huán)境的適應能力極強,即便在夜間下雨,且只由紅外光源照明的情況下也能對水位線進行有效預測。使用該方法可以對河道湖泊等開放水域?qū)崿F(xiàn)全天候非接觸式水位連續(xù)監(jiān)控。 

【文章來源】：計算機應用. 2020,40(S1)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

水位線圖像示例

部分圖像增強結果示例

圖2 部分圖像增強結果示例圖像標注完成后的標簽數(shù)據(jù)存儲格式如下所示。其中，lines表示當前圖像中的所有已標注水位線段；line表示其中的一條線段；x＿bgn表示當前線段起始點的x坐標軸；y＿bgn表示當前線段起始點的y坐標軸；x＿end表示當前線段結束點的x坐標軸；y＿end表示當前線段結束點的y坐標軸；x1～x5、y1～y5表示實際坐標值。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于圖像處理的水位線檢測算法[J]. 鮑江,陶青川,張鵬.  水電能源科學. 2015(04)
[2]基于HSV空間的視頻實時水位檢測算法[J]. 高曉亮,王志良,王馨,劉冀偉.  鄭州大學學報(理學版). 2010(03)



本文編號：3259393