[发明专利]一种基于机器视觉技术的虚拟水文标尺建立方法

说明书

本发明涉及水文测站自动化监测技术领域，具体为一种基于机器视觉技术的虚拟水文标尺建立方法，包括以下步骤:(1)训练水尺模型,采用YOLO算法训练出水尺模型，留作检测水尺图片中的水尺使用；(2)检测水尺，设定YOLO算法中的置信度，用以剔除检测错误的水尺，确定检测到的水尺为正确的水尺，确定水尺的左上角的具体坐标和宽高，裁剪出水尺图片，留作下一步使用；(3)对裁剪后的图片进行水尺数字识别，对数字进行校正和排序；(4)建立虚拟水尺。本发明方法对复杂场景、复杂天气等情况下可以确定水尺当前位置，可以帮助机器视觉技术解决水尺无法定位、水尺刻度无法正常读取等问题，对水位的读取有很大实用价值。

技术领域

本发明涉及水文测站自动化监测技术领域，具体为一种基于机器视觉技术的虚拟水文标尺建立方法。

背景技术

随着计算机视觉与信息技术的快速发展，人们可以通过对视频、图像中提取的信息来为工作做数据性支撑，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从图像或视频中提取数据，并加以处理，目前，计算机视觉技术已经慢慢进入到水文行业，通过对水尺的水位和刻度识别来计算出当前的水位，从而为工作人员提高工作效率，减少人工操作，然而当处于复杂环境的情况下，机器视觉则无法提供正常有效数据。

目前的机器视觉技术可以对水文站的水尺测量工作提供很大的帮助，但是当特殊情况下，机器视觉技术则无法提供准确、有效的数据，这时，我们提出了建立虚拟水尺来帮助机器视觉技术来确定水尺相关信息，这种方法可以有效解决水尺刻度不清晰、机器视觉技术无法正常读取水尺水位的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种在异常天气和水尺被污染的情况下，用来解决人工无法辨别清楚水尺具体刻度的技术问题。

本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于机器视觉技术的虚拟水文标尺建立方法，包括以下步骤:(1)训练水尺模型,采用YOLO算法训练出水尺模型，留作检测水尺图片中的水尺使用；(2)检测水尺，设定YOLO算法中的置信度，用以剔除检测错误的水尺，以确定检测到的水尺为正确的水尺，确定水尺的左上角的具体坐标和宽高，裁剪出水尺图片，留作下一步使用；(3)对裁剪后的图片进行水尺数字识别，对数字进行校正和排序；(4)建立虚拟水尺。

优选的，所述步骤1具体为裁剪出原始数据集中的水尺，采用YOLO算法训练水尺数字刻度模型，训练出的模型留作下方水尺数字刻度检测算法使用。

优选的，所述步骤2中若在特殊情况下通过步骤1算法无法检测到水尺时，根据水尺内部轮廓、边框、颜色等特征，提取视频或图片中的水尺，确定水尺的具体坐标和宽高，首先根据内部轮廓、边框确定水尺存在的位置的一个较大的范围，第一个范围，其次根据水尺在水文站通常被使用的颜色红、蓝、黑色，再加上背景白色获取第二个范围，再次，再根据边框、水尺内部轮廓获取最终范围，此范围即为需要截取的水尺范围。

优选的，所述步骤3具体包括以下步骤，①根据检测到的数字的边框筛选出不合规的数字；②对剩余的数字按照坐标进行排序处理；③根据排序算法确定最后一个数字的正确的值；④按照坐标进行裁剪，裁剪出最后一个数字至水位的图片，留作下一步使用；⑤根据平台提供信息，针对该水尺存储该水尺相关信息，并及时更新，保证存储的信息为最优的信息。

优选的，所述步骤4具体包括以下步骤，a根据步骤1确定水尺的具体位置；b根据步骤3存储的信息对步骤1确定的水尺进行刻度化；c根据步骤3存储的信息与步骤b水尺刻度化后的信息进行校对纠偏处理；d若由于特殊原因无法识别到水尺上面的相关数字，则根据步骤3的存储的相关信息对第一步确定的水尺刻度化。

综上所述，本发明的有益技术效果为：