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水位图像识别的场景问题处理方法和技术
被引:12
作者
:
江海洋
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0
机构:
浙江省水文管理中心
浙江省水文管理中心
江海洋
[
1
]
刘林海
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机构:
浙江省水文管理中心
浙江省水文管理中心
刘林海
[
1
]
李红石
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机构:
杭州海康威视数字技术股份有限公司
浙江省水文管理中心
李红石
[
2
]
机构
:
[1]
浙江省水文管理中心
[2]
杭州海康威视数字技术股份有限公司
来源
:
水利信息化
|
2020年
/ 01期
关键词
:
人工智能;
图像识别;
场景处理;
深度学习;
水位;
监测;
D O I
:
10.19364/j.1674-9405.2020.01.008
中图分类号
:
P332.3 [水位观测、河床观测];
TP391.41 [];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
080203 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
水位图像识别系统基于人工智能图像识别技术,通过对水尺进行智能识别,直接获得水位的数值,但在实际应用中,由于受场景因素的干扰,稳定性大受影响。通过采用深度学习算法、多帧识别、曝光参数优化,以及摄像机硬件及光学的定制等多种手段相结合,解决各种场景因素的干扰,并在杭州之江水文站进行比测。比测结果表明,智能图像识别水尺系统满足水位观测标准中自记式水位计的要求,与传统水位测量相比,具有建设成本低、测量方式高效的优势,具有广阔的应用前景。
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