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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于改进双边网络的无标尺水位监测方法，包括以下步骤：对水位进行标定；选取水位图像特征点，对水位图像进行图像配准，处理摄像头移动产生的位置偏差；将不同条件下采集的水位图像输入具有改进的BiDGANet神经网络进行训练；将实时视频采集图像输入训练好的模型，输出水体区域和非水体区域的图像语义分割结果；计算语义分割图像水位线的像素位置，将其转化为实际高程。本发明提供的无标尺水位监测方法不依赖实际水位标尺或标识，而是利用摄影测量原理，仅通过模板图像的物理分辨率就能够将水位线坐标转换为实际高程，从而克服实际标尺或者标识长期侵蚀造成刻度模糊的不足。
主权项：1.一种基于改进双边网络的无标尺水位监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采用固定球型摄像头对水位进行拍摄，将图片进行等分并测量每个等分线中心点的像素坐标；同时全站仪测量出每个等分线相对于岸堤顶部的实际高程，利用摄像机建立等分线像素坐标p和实际高程h的对应关系；S2：建立模板水位图像解决摄像机偏移问题，并从模板水位图像中选取n对匹配控制点作为图像配准依据；S3：利用选取的n对匹配控制点计算空间变换矩阵，将待配准水位图像转换成配准完成的标准水位图像，使偏移后摄像机图像满足之前建立的素坐标p和实际高程h的对应关系；S4：采集不同条件下正射水位图像，进行数据增强构造水位图像数据集，其中训练样本集和测试样本集按照8∶2的比例进行划分；S5：将水位图像数据集输入BiDGANet神经网络进行训练；S6：将配准完成的标准水位图像输入训练好的BiDGANet神经网络，得到水位图像水体区域和非水体区域的分割图，分割后接着扩大像素灰度值；S7：在分割后扩大像素灰度值得到的结果图中，对图像中的像素灰度值按行累加解决水面波动的问题，计算水体部分垂直方向的像素长度，确定水位线坐标位置l；S8：根据S1得到的像素坐标p和实际高程h的对应关系，将水位线坐标位置l换算成实际高程h。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于改进双边网络的无标尺水位监测方法
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