[发明专利]基于爬壁机器人的船舶水尺识别方法、系统、装置

摘要

本发明属于船舶计量技术领域，具体涉及了一种基于爬壁机器人的船舶水尺识别方法、系统、装置，旨在解决现有水尺识别方法不易近距离进行水尺读数且数据读取不准确的问题。本发明方法包括：对采集的连续k帧水位图像的第t帧、t‑1帧、t+1图像进行刻度定位以及基准标识坐标对齐，获得融合图像；对融合图像的水线离散点进行曲线拟合；获取融合图像参数结合拟合水线计算水面刻度值；采用刻度预测网络，基于k‑2个水面刻度值，获取水面水尺刻度读数。本发明采用爬壁机器人近距离获取视频数据，读取图像水尺刻度，降低危险、节约人力成本，提高了效率及准确性，并实现了系统化管理，易于存储、管理、查找。

主权项

1.一种基于爬壁机器人的船舶水尺识别方法，其特征在于，该水尺识别方法包括：步骤S10，通过船舶外壁上爬行的爬壁机器人连续采集k帧水位图像，构建待识别图像集；所述水位图像为带有基准标识的水尺刻度图像；k为大于2的整数；步骤S20，对所述待识别图像集中第t帧、t‑1帧、t+1帧图像分别进行刻度定位，并对该三帧图像进行基准标识对齐后融合，获得对齐融合后的图像t为区间[2，k‑1]内的整数；步骤S30，分别获取所述图像中三条水面曲线的离散点，并进行曲线拟合得到拟合后的水线；获取所述图像中最低数字坐标、最低刻度、基本标识坐标、基本标识刻度，并结合所述拟合后的水线计算水面刻度值；步骤S40，令t＝t+1，重复执行步骤S20、步骤S30，获得k‑2个水面刻度值；步骤S50，将所述k‑2个水面刻度值输入刻度预测模型，获取水面水尺刻度读数；所述刻度预测模型基于机器学习算法构建，并通过预设的训练样本集训练获取。