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基于深度學習的圖像法水位智能監測

時間：2022-09-23 來源：水利水務網

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文章題目：基于深度學習的圖像法水位智能監測

作者姓名：張文靜1，張振1*，孫英軍2，周揚1，汪崎宇1

作者單位：1.河海大學計算機與信息學院 江蘇 南京 211100；2.浙江水文新技術開發經營公司 浙江 杭州 310009

摘要：

天然河流水文資料的準確獲取，特別是實時可靠的水位資料，對防災預警具有重要意義。圖像法水尺水位測量是近年來發展并應用的新型監測技術，具有測量無溫漂、結果直觀、可回溯等優點。但現有基于灰度圖像分割的水位線檢測方法易受水面耀光、倒影等復雜光照條件的影響。此外在高洪期水尺易被漂浮物纏繞，引起水位線的誤檢，若不能有效識別該場景并進行修正將引起測量粗大誤差。對此，本研究基于深度學習圖像語義分割的思想，采用不同條件下采集并由人工精確標注的水尺、水面和漂浮物三分類樣本圖像構建數據集，進而訓練深層全卷積神經網絡完成對水尺圖像的逐像素分類預測，最終在語義分割圖像中檢測水位線的像素位置，將其轉化為實際水位值。現場試驗表明，該方法能夠克服傳統方法在圖像特征提取方面的不足，提升圖像分割對野外復雜變化環境的適應性并實現測量有效性的識別，達到水尺水位智能監測的目的，測量的綜合不確定度小于3cm。