[发明专利]基于深度学习算法的水尺水位视频智能监测方法及系统在审
| 申请号： | 201711431088.2 | 申请日： | 2017-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN108318101A | 公开（公告）日： | 2018-07-24 |
| 发明（设计）人： | 张新;丁晓嵘;孟坤;李刚;郎芬玲 | 申请（专利权）人： | 北京市水利自动化研究所;东方网力科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G01F23/00 | 分类号： | G01F23/00;G06T7/70;G06T7/13;G06T5/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624 | 代理人： | 任漱晨 |
| 地址： | 100036 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习算法的水尺水位视频智能监测方法及系统，属于图像识别和水位监测技术领域。本发明方法包括视频采集、视频帧处理、水位线识别和水位测算等步骤。本发明利用深度学习神经网络实现水位监测的智能化和自动化，具有极强的准确性和可行性，装置结构简单，便于部署，相对于现有技术来说不仅成本低廉、自动化水平高，而且还具有较高的监测效率，是对现有技术的一种重要改进。 | ||
| 搜索关键词： | 水位 视频智能 水位监测 学习算法 学习神经网络 自动化水平 监测效率 视频采集 图像识别 装置结构 视频帧 水位线 智能化 监测 自动化 测算 部署 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习算法的水尺水位视频智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集水位视频，所述水位视频中包括水面和水尺的图像信息；从所述水位视频中提取视频帧，通过事先经过训练的全卷积神经网络对所述视频帧进行处理，得到区分出水尺区域和水面区域的处理图像；从所述处理图像中确定水位线的准确位置；根据水位线在水尺上的相对位置测算出水体的水位。
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