[发明专利]基于水尺字符检测识别的水位识别方法

权利要求书

1.一种基于水尺字符检测识别的水位识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1,获取水尺图像，对所述水尺图像中的水尺进行标注，构建水尺检测数据集；

S2, 通过深度学习算法训练所述水尺检测练数据集，获得水尺检测网络模型；

S3,通过所述水尺检测网络模型，提取水尺图像中包含水尺ROI的图像，形成水尺数据集；

S4，对所述水尺数据集中水尺上的E字符进行E字符标注，构建E字符检测数据集；所述E字符，包括含完整字符E和半字符E；

S5，通过深度学习算法训练所述E字符检测数据集，获得E字符检测网络模型；

S6，通过所述E字符检测网络模型，提取水尺图像中所述水尺ROI上包含E字符ROI的图像，形成E字符识别数据集；

S7，确定所述完整字符E代表的水尺长度M；

S8，将所述半字符E分为若干类，并为每类半字符E标注代表的水尺长度S，构建半字符E识别数据集；

S9，通过深度学习算法训练所述半字符E识别数据集，获得半字E符识别网络模型，确定半字符E代表的水尺长度S；

S10，获得待检测水尺图像；

S11，使用水尺检测网络模型，识别水尺图像中的水尺；

S12，使用E字符检测网络模型，识别水尺中的E字符，并输出识别到的E字符数量N及每个E字符的坐标；

S13，根据E字符的Y坐标，按照降序进行排列，确定水面上方的第一个E字符；

S14，使用半字符E识别网络模型，识别S13步中确定的E字符，得到其对应的水尺长度S；

S15，计算水面以上的水尺长度；计算方法为，(N-1)×M + S；

S16，计算水面以下水尺长度，得到水位值；计算方法为，使用水尺的总刻度值减去S15步中确定的水面以上的水尺长度。

2.根据权利要求1所述基于水尺字符检测识别的水位识别方法，其特征在于：S2步和S5步中，所述深度学习算法，是指YOLO-V5目标检测算法。

3.根据权利要求1所述基于水尺字符检测识别的水位识别方法，其特征在于：S6步中，所述E字符检测网络模型，还能够检测出所述水尺图像中所述水尺ROI上所述E字符的坐标值，以及E字符的总数量N。

4.根据权利要求1所述基于水尺字符检测识别的水位识别方法，其特征在于：S7步中，所述完整字符E代表水尺长度为5cm。

5.根据权利要求1所述基于水尺字符检测识别的水位识别方法，其特征在于：S9步中，所述深度学习算法为CRNN算法。