(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211471199.7 (22)申请日 2022.11.23 (71)申请人 成都见海科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市中国(四川)自 由贸易试验区成都高新区天府大道北 段1700号1栋2单 元11层1106号 (72)发明人 王建　 (74)专利代理 机构 成都行之智 信知识产权代理 有限公司 5125 6 专利代理师 王伟 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像 分割的水位识别方法、 系统及 存储介质 (57)摘要 本发明实施例提供一种基于图像分割的水 位识别方法、 系统及存储介质， 包括： 获取水位水 尺图像； 对水位水尺图像进行处理， 得到标准化 图像； 利用图像 分割模型检测出水尺区域以及水 面区域； 比较预置框与模型输出水尺区域的交并 比， 定位模型检测出的水尺在物理空间的顺序； 根据所述水尺区域、 水面区域以及水尺在物理空 间的顺序,共同定位出水位线； 根据水尺规格及 水位线， 得到水位读数。 本发明实施例解决了现 有技术对水位水尺的图像获取不清晰或难以辨 认导致的检测精度和可靠性低的技 术问题。 权利要求书2页 说明书10页 附图10页 CN 115546235 A 2022.12.30 CN 115546235 A 1.一种基于图像分割的水位识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取水位水尺图像； 对水位水尺图像进行处 理， 得到标准 化图像； 利用图像分割模型检测出 水尺区域以及水面区域； 比较预置框与模型输出水尺区域的交并比， 定位模型检测出的水尺在物理空间的顺 序； 根据所述水尺区域、 水面区域以及水尺在物理 空间的顺序,共同定位出 水位线； 根据水尺规格及水位线， 得到水位读数。 2.如权利要求1所述基于图像分割的水位识别方法， 其特征在于， 对水位水尺图像进行 处理， 得到标准 化图像； 包括： 对水位水尺图像进行预处理以去除图像噪点、 归一化处理和标准化处理得到标准化图 像。 3.如权利要求2所述基于图像分割的水位识别方法， 其特征在于， 对水位水尺图像进行 预处理以去除图像噪点、 归一 化处理和标准 化处理得到标准 化图像； 包括： 用高斯滤波对水位水尺图像进行 滤波降噪处 理， 得到降噪的水位水尺图像； 将降噪的水位水尺图像的像素值范围归到 0与1之间， 得到归一 化的水位水尺图像； 将归一化的水位水尺图像采用公式 （像素值 ‑像素值均值） /方差进行标准化， 得到标准 化图像。 4.如权利要求1所述基于图像分割的水位识别方法， 其特征在于， 利用图像分割 模型检 测出水尺区域以及水面区域， 包括： 利用Encoder ‑Decoder模型检测出 水尺区域以及水面区域； 其中， Encoder ‑Decoder模型包括： 加入空间卷积的深度卷积神经网络； 其中， 深度卷积 神经网络由ResNet ‑101神经网络将步长为2的最大池化替换为深度可分离卷积， 并在深度 可分离卷积之后增 加BN层和ReLu层得到 。 5.如权利要求4所述基于图像分割的水位识别方法， 其特征在于， 利用图像分割 模型检 测出水尺区域以及水面区域， 包括： 将标准化图像送入加入空间卷积的深度卷积神经网络处理， 得到背景、 水尺和水面区 域像素分布图； 根据所述背景、 水尺和水面区域像素分布图计算水面区域的轮廓， 得到水面区域； 根据所述背景、 水尺和水面 区域像素分布图分别计算水尺区域的轮廓和计算面积最大 的水尺区域的轮廓的外 接矩形， 得到水尺区域。 6.如权利要求1所述基于图像分割的水位识别方法， 其特征在于， 比较预置框与模型输 出水尺区域的交并比， 定位模型检测出的水尺在物理 空间的顺序； 包括： 计算预置框与模型输出水尺区域的网络输出水尺框的交并比， 以交并比最大的水尺框 为当前预置框的实际框； 从模型输出 水尺区域的网络 输出水尺框中提取置信度信息， 得到ouputBoxes； A.遍历gaugeBoxes中的网络输出水尺框得到gaugeBoxN， 计算  gaugeBoxN与 ouputBoxes的交并比， 得到valueN， 根据valueN最大值的索引确定gaugeBoxN中对应 ouputBoxes中的网络 输出水尺框的顺序； 其中， N 为≥1的正整数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546235 A 2N+1赋值给N， 返回A， 直至N的值 等于网络 输出水尺框的数量， 执 行B； B. 根据各个网络输出水尺框的valueN的最大值的索引定位模型检测出的水尺在物理 空间的顺序。 7.如权利要求1所述基于 图像分割的水位识别方法， 其特征在于， 根据所述水尺区域、 水面区域以及水尺在物理 空间的顺序,共同定位出 水位线； 包括： 判断水面 区域和水尺区域的网络输出水尺框底边是否存在交点或交点位置， 若是则判 定水尺在水中或被遮挡导致水尺没在水中， 以水面区域和水尺区域的网络输出水尺框底边 交点的最低点作为 最终读数的水位线； 若否， 则判定水尺没有在水中或没有被其他物体遮挡， 以网络输出水尺框的最低点作 为最终读数的水位线。 8.如权利要求1所述基于图像分割的水位识别方法， 其特征在于， 根据 水尺规格及水位 线， 得到水位读数； 包括： 根据水尺区域确定水尺在图像中的规格； 从水尺的最高刻度处相隔固定间距沿水尺描点， 通过线性 回归的方式获得最终水位读 数； 计算一定时间一定数量图片的水尺的最终水位读数， 计算所有水尺的最终水位读数的 标准差； 并通过标准差过滤水尺的最终水位读数以排除遮挡数据， 将排除遮挡数据后的所有水 尺读数的平均值作为水位读数。 9.一种基于图像分割的水位识别系统， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取 水位水尺图像； 处理单元， 用于对水位水尺图像进行处 理， 得到标准 化图像； 检测单元， 用于利用图像分割模型检测出 水尺区域以及水面区域； 顺序定位单元， 用于比较预置框与模型输出水尺区域的交并比， 定位模型检测出的水 尺在物理 空间的顺序； 水位线定位单元， 用于根据 所述水尺区域、 水面区域以及水尺在物 理空间的顺序,共同 定位出水位线； 以及 读数单元， 用于根据水尺规格及水位线， 得到水位读数。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有指令， 当所述指令在计算机上 运行时， 执 行如权利要求1 ‑8任意一项所述基于图像分割的水位识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546235 A 3