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申请/专利权人：江河瑞通(北京)技术有限公司

摘要：本发明公开了基于图像识别控制摄像机跟踪水位涨落的方法，包括以下步骤：步骤一，水尺分段；步骤二，水位标注；步骤三，水域分割；步骤四，模型训练；步骤五，掩膜获取；步骤六，距离计算；步骤七，水位跟踪；该发明用机器学习的图像识别方法取代了传统的人工图像识别方式，从而避免了水位涨落过大导致水位脱离摄像头拍摄范围的问题，实时监控当前的水位涨落情况，并及时调整摄像头自动跟踪水位的涨落，减少对无效数据的采集，提高了数据的有效率，降低了摄像头与传感器的铺设成本，且利用onvif协议控制摄像头跟踪水位的涨落，也提高了利用图像识别水位的量程和准确度，扩大了图像识别水位方法的应用范围。

主权项：1.基于图像识别控制摄像机跟踪水位涨落的方法，包括以下步骤：步骤一，水尺分段；步骤二，水位标注；步骤三，水域分割；步骤四，模型训练；步骤五，掩膜获取；步骤六，距离计算；步骤七，水位跟踪；其特征在于：其中在上述步骤一中，利用onvif协议控制摄像头拍摄出水尺的多个分段图像，并合成水尺全段图像，同时记录下每个分段图像对应的摄像头的分段预置位；其中在上述步骤二中，对步骤一中得到的水尺全段图像进行水位标注，标注出每个水尺分段的最高水位值和最低水位值，并在每个水尺分段上标定出上标定点和下标定点，获取两个标定点之间的像素距离和实际距离，同时计算出像素距离与实际距离的比值；其中在上述步骤三中，基于深度学习语义分割方法，对水域图像进行图像分割，得到水域网络结构；其中在上述步骤四中，以步骤一中得到的水尺全段图像为样本，对水域网络结构进行模型训练，训练通过后得到水域分割模型；其中在上述步骤五中，将当前摄像头拍摄到的水位图像输入到步骤四中得到的水域分割模型中，获取水域的掩膜图像，并利用掩膜图像对图像中的水域范围进行精确的分割；其中在上述步骤六中，根据步骤二中得到的上标定点和下标定点，获取两个标定点的连线，并计算出两个标定点的连线或其延长线与步骤五中得到的掩膜图像的交点，再根据步骤二中得到的像素距离与实际距离的比值，计算出上标定点与交点之间的实际距离值；其中在上述步骤七中，根据步骤六中得到的实际距离值，判定当前水位的对应预置位，并利用onvif协议将摄像头调整到对应预置位上，跟踪水位的涨落。

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