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| 1 | 基于图像处理和BP神经网络的水位识别研究显示文摘为了能够自适应地识别水位,针对目前水尺图像类水位识别软件中需要人工设定水尺总量程参数的弊端,提出了一种无需在软件中预设水尺总量程的水位监测方法。该方法通过训练好的BP人工神经网络智能识别水尺总量程,通过图像处理技术提取水尺刻度,最后利用水尺总量程和水尺刻度之间的数学关系计算出水位值。实例应用结果表明:该方法能够有效地识别水尺总量程和水位值。 | 李翊 兰华勇 严华 | 2015 | 人民黄河2015，37，12： | 20 |
| 2 | 图像法水位检测研究进展显示文摘水位监测对于流域水资源综合治理和航运具有重要意义,随着机器视觉技术的发展使得图像法水位检测有望代替人工观测水尺。本文简述了图像法水位检测的发展历程与现状,对比多种水位检测方法说明图像法的优势,总结图像法水位检测的基本流程,分析其中的三大关键步骤:标尺分割与畸变矫正,水位线检测和水位值换算,对每个步骤国内外的相关方法和研究发展进行综述。最后,对现阶段图像法水位检测面临的问题进行总结及对下一步研究方向进行展望。 | 张衎 王剑平 张果 刘铭辉 | 2021 | 电子测量技术2021，44，13： | 7 |
| 3 | 基于图像识别的无标尺水位测量技术研究显示文摘针对传统人工读取水位标尺效率低和现有基于水位标尺进行图像处理获取水位的环境适应性差、水位标尺量程短等问题,提出一种基于图像识别的无标尺水位测量技术。该技术无需借助水位标尺,仅需对水位进行标定;将采集到的水位图像输入U-net神经网络进行训练,得到水体区域和非水体区域的图像语义分割模型;借助图像识别获取水位线坐标;最后根据水位标定的数学模型,采用线性插值和坐标拟合的方法计算水位。试验结果表明,该技术环境适应性强,昼、夜间的水位测量误差均小于1 cm。采用该技术可以实现河道、水库等大量程的水位实时测量。 | 孙英豪 丁勇 李登华 谢东辉 | 2023 | 水利水运工程学报2023，，4： | 0 |
| 4 | 小区域引导下的水尺水位检测方法研究显示文摘针对复杂环境下水尺识别及水位线检测存在准确率较低的问题,提出了一种小区域引导下的水尺水位检测方法.首先,利用改进的YOLOv4算法定位水尺上的“E”字符分割小区域;其次,在小区域内使用改进DeepLabv3+算法对水尺进行分割;再次,利用Canny算法提取水面边缘线;然后,通过统计像素坐标计算得到水位线;最后,使用线性插值法换算出水位值.实验结果表明,改进的YOLOv4的准确率均值为94.13%,高于其他目标检测网络;改进的DeepLabv3+的平均交并比为82.17%,高于其他分割网络;小区域引导下的水位线平均像素为3.030,低于直接分割,与人工读数进行对比误差小于1 cm,满足水文检测规范要求.与传统的图像检测方法相比,测量准确度更高. | 张荣星 张果 谢智峰 刘铭辉 | 2023 | 云南大学学报(自然科学版)2023，45，3： | 0 |
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