[发明专利]一种基于图像识别的水位监测方法有效

专利信息
申请号: 201710775228.1 申请日: 2017-08-31
公开(公告)号: CN107506798B 公开(公告)日: 2020-07-10
发明(设计)人: 张凌;陈震;曾伟;邱志聪 申请(专利权)人: 四创科技有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/40;G06T7/90;G01F23/04;G01F23/00
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊
地址: 350001 福建省福州市晋安*** 国省代码: 福建;35
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摘要: 发明涉及一种基于图像识别的水位监测方法,通过设置于待检测水位区域的摄像装置,采集用于标注待检测水位区域水位的水尺的水尺图片,并上传至服务器;服务器对该水尺图片的大小进行归一化处理,并对水尺量程以及水尺关键刻度进行标定;根据水尺图片的类型,服务器采用机器学习SVM模型进行训练分类;通过摄像装置获取当前待识别水尺图片,上传至服务器,并通过机器学习SVM模型选择最优算法计算该当前待识别水尺图片中当前待识别水位的Y坐标;将该Y坐标转换为当前水位值。本发明所提出的一种基于图像识别的水位监测方法,采用非接触式水位测算方法,可高精度直接识别当前水位高度。具有改造工程量小、稳定性强、适用范围广等特点。
搜索关键词: 一种 基于 图像 识别 水位 监测 方法
【主权项】:
一种基于图像识别的水位监测方法,其特征在于,按照如下步骤实现:步骤S1:通过设置于待检测水位区域的摄像装置,采集用于标注待检测水位区域水位的水尺的水尺图片,并上传至一服务器;步骤S2:所述服务器对该水尺图片的大小进行归一化处理,并对水尺量程以及水尺关键刻度进行标定;步骤S3:根据水尺图片的特征,所述服务器采用机器学习SVM模型进行训练分类;步骤S4:通过所述摄像装置获取一当前待识别水尺图片,上传至所述服务器,并通过所述机器学习SVM模型选择最优算法计算该当前待识别水尺图片中当前待识别水位的Y坐标;步骤S5:将该Y坐标转换为当前水位值。
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