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申请/专利权人：大连大开污水处理有限公司

摘要：采用视觉解析技术的排量监测方法，其属于图像识别的技术领域。该方法采用视觉解析模型进行管道排水水量监测，主要依据管道排水历史图像数据建立视觉解析模型，将管道水位高度作为识别目标，通过模型识别到的当前水位高度和时间判断T时刻后的排量大小。根据排量与水位高度和持续时间的函数关系式，计算出未来某个时刻的排量，可以作为预警预报使用。监测结果准度高，稳定性强，且模型属于软件系统，易安装维护，能够与监管平台紧密结合，实现排量监测实时精准，稳定高效。

主权项：1.采用视觉解析技术的排量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.安装视频监控设备：监控摄像头正对排水管道安装，获取实时监控画面，并保存监控视频数据；S2.积累原始数据：原始数据分两类——图像数据和数值型数据；（1）图像数据：能够体现排水管道水位不同高度的图片。对于管道水位不同高度的画面积累至少3000张以上的监控图片，用来训练视觉解析模型；（2）数值型数据：积累不同时间对应的已知排量数据，用来结合管道水位高度数据，生成水位、时间与排量的对应函数关系；S3.使用图像数据进行视觉模型建模，建模过程遵循标记图像数据——编码训练模型——保存模型三个子步骤；（1）标记图像数据：对管道水位监控图片进行标记处理，以水位液面为识别目标，为每张图片生成水位标记文件；（2）编码训练模型：采用通用的yolov5算法框架，加载图像数据和标记文件，调整算法模型预置参数，建立视觉解析模型；（3）保存模型：模型训练完毕后，将模型以文件形式保存在本地，供日后加载调用；S4.视觉模型训练完成以后，对积累的原始视频数据进行每分钟截图，通过视觉模型，对每张截图进行水位液面进行识别，进而得到每张图片当前水位高度H，它是水位高度与管道直径的比值，取值范围是0-1之间；S5.将当前水位高度数据与已知的不同时间的排量数据结合，建立数据表；采用多元非线性回归算法进行数学建模，拟合出排量与水位高度和持续时间的函数关系：V=β0+β1H2+β2H+β3T2+β4T+β5HT+ε其中：V表示按照当前水位高度H，未来T时间后的排量，β0，β1、β2、β3，β4、β5为回归模型系数，ε为误差常量。

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