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申请/专利权人：西安迅腾科技有限责任公司

摘要：本发明属于水利行业水文监测技术领域，涉及一种实时AI技术计算水尺水位的方法，采用全部深度学习方法，进行水面的分割、水尺的位置检测、字符刻度识别，发挥深度学习计算准确率高的优势；对字符刻度检测算法，采用把水尺上的0～9这10个类别归一化为1个类别，进行单目标检测，提高检测精度，再通过分类算法确定字符刻度值，提高识别精度；采用轻量级的分割算法BiseNetV2、轻量级的检测算法yolov8、轻量级的分类算法RepVGG，提高水尺水位计算的实时性；本发明可以高准确率、高时效性计算水尺水位值，便于在边缘计算设备上部署；本发明算法安全可靠，维护方便，可在水文监测、水库调度管理、灌区灌溉管理调度及其他行业广泛应用。

主权项：1.一种实时AI技术计算水尺水位的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对水尺影像进行数据清洗，通过标注工具进行水面位置识别数据集的制作；基于轻量级的分割算法BiseNetV2，对水面位置识别数据集进行训练，得到水面位置识别BiseNetV2模型文件；步骤2、对水尺影像进行数据清洗，通过标注工具进行水尺位置识别数据集的制作；基于轻量级的检测算法yolov8，对水尺位置识别数据集进行训练，得到水尺位置识别yolov8模型文件；对于yolov8算法，骨干网络采用MobileNetV2算法，替代Darknet53算法；加入EMA注意力机制；使用MPDIoU边界损失函数代替原损失函数CIoU；步骤3、对水尺影像进行数据清洗，通过标注工具进行水尺上字符0～9位置识别数据集的制作，标注为一个类别；基于轻量级的检测算法yolov8，对水尺上字符0～9位置识别数据集进行训练，得到水尺上字符0～9位置识别yolov8模型文件；步骤4、制作水尺上字符0～9这10个字符刻度识别数据集；基于轻量级的分类算法RepVGG，对0～9这10个字符刻度识别数据集进行训练，得到水尺上字符0～9刻度识别RepVGG模型文件；对于RepVGG算法，加入通道注意力模块ECA，采用无需降维的局部交互策略，并自适应选择卷积核大小，可以学习通道间的信息；步骤5、输入待识别水尺水位图像，依序分别调用步骤1～4中的模型文件，根据水面位置和水尺上字符0～9刻度识别得到值，再通过字符像素高度的比例关系经过计算，得到水尺水位值；所述步骤5具体为：输入待识别水尺水位图像，调用水面位置识别BiseNetV2模型文件进行模型推理，得到水面位置识别图像；把得到水面位置识别图像叠加到待识别水尺水位图像合成新的图像，再调用水尺位置识别yolov8模型文件进行模型推理，得到水尺位置识别图像；得到水尺位置识别图像后，再调用水尺上字符0～9位置识别yolov8模型文件对得到的水尺位置识别图像进行模型推理，得到水尺上字符0～9位置识别图像；得到水尺上字符0～9位置识别图像中的所有字符，分别调用水尺上字符0～9刻度识别RepVGG模型文件进行模型推理，得到水尺上字符0～9刻度值；根据水面位置和水尺上字符0～9刻度识别得到值，计算水位值；首先，根据识别到的水尺上所有字符的位置，通过排序，得到离水面最近的字符的位置；其次，根据识别到的水尺上所有字符的刻度值，得到离水面最近的那个字符的刻度值；最后，根据识别到的字符及其位置，结合识别到的水面位置，再通过字符像素高度的比例关系经过计算，得到水尺水位值。

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