基于机器视觉的水尺水位测量方法

项目名称：基于机器视觉的水尺水位测量方法

成果形式：国家发明专利、技术产品、系统成套

成果完成人：张 振

成果简介：

现有自动水位测量方法存在基建及维护成本高、 结果不直观等问题，本项目发明了水尺水位视觉测量方法。基于水尺和水体的光谱特性差异，设计采用可见光-近红外双波段成像分别进行水尺图像标定和测量，有效降低了水面耀光、倒影等干扰引起的粗大误差；引入摄像机标定、图像畸变和正射校正解决了倾斜大视场下水尺图像存在严重非线性失真和透视畸变的问题，可利用物平面和像平面间的尺度缩放因子将水位线坐标换算实际的水尺读数，从而无需检测水尺字符刻度且检测分辨率可达1mm; 基于全卷积神经网络设计了水尺水位线检测及有效性识别方法，实现了水尺、水面和漂浮物三分类的图像语义分割及漂浮物缠绕的场景辨识和误差修正，可对高洪期水尺易被漂浮物缠绕引起测量粗大误差的情况实现智能报警，可有效提升水位监测对野外复杂变化环境的适应性，测量的综合不确定度小于2cm。