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基于傳統圖像處理算法和YOLOv4的水位識別方法研究
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西南交通大學(xué)

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TP271

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Water level recognition method based on traditional image processing algorithm and YOLOv4
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    摘要:

    水位監測是水利建設的重點(diǎn)問(wèn)題,為及時(shí)掌握水情、預防洪澇災害,提出了一種智能圖像水位識別系統解決方案。對多種情況下的水尺圖片利用傳統圖像算法進(jìn)行圖像預處理后,使用基于YOLOv4的深度學(xué)習水位識別算法,對采集的圖像進(jìn)行訓練,實(shí)現水位自動(dòng)識別。實(shí)驗結果表明,基于YOLOv4的深度學(xué)習水位識別算法能夠有效的通過(guò)水尺圖像讀取當前的水位,算法誤差僅在1~2cm左右,符合工程水位監測誤差要求。

    Abstract:

    Water level monitoring is a key issue in water conservancy construction. In order to grasp the water regime in time and prevent flood disasters, an intelligent image water level recognition system solution is proposed After using traditional image algorithms for image preprocessing of water gauge images in various situations, the deep learning water level recognition algorithm based on YOLOv4 is used to train the collected images to achieve automatic water level recognition.. Experimental results show that the deep learning water level recognition algorithm based on YOLOv4 can effectively read the current water level through the water scale image, and the algorithm error is only about 1~2cm, which meets the requirements of engineering water level monitoring error.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

馬睿,鄒應全.基于傳統圖像處理算法和YOLOv4的水位識別方法研究計算機測量與控制[J].,2022,30(7):219-225.

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  • 收稿日期:2022-01-07
  • 最后修改日期:2022-03-02
  • 錄用日期:2022-02-11
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-07-19
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