一种基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法及装置，其方法包括如下步骤：实时获取当前水位监测图像，将其作为第一图像；将所述第一图像进行预处理，将预处理后的第一图像按照预设模板进行可变阈值的极值化处理，得到第二图像；根据所述第一图像的上一帧图像及其水位预测值作为第一基准，确定所述第二图像的极值化区域；根据所述第一基准、所述第二图像及其极值化区域以及数据库的历史测量值确定当前水位线和第一水位预测值。本发明专利技术通过基于实时像方空间预测的可变阈值的极值化方法和深度学习目标检测方法融合进行水位线的定位，提高水位预测的准确度、稳定性，以及能适应夜晚反光、水草环绕、水位线不明显等复杂场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法及装置
本专利技术属于深度学习与水位测量领域，尤其涉及一种基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法及装置。
技术介绍
在水利行业中，对于水位的检测是关键的要素。目前传统水位检测的方式主要分为传感器自动测量和人工水尺目测两种。前者有较高的建设成本，且对环境要求极为苛刻，稍微不利的环境便会对识别结果造成很大的影响，而后者则会耗费巨大的人力，且效率低、时效性差。目前行业背景下已存在以目标检测或图像二值化为主要技术进行水位识别的方法，但是每个方法都有一定的局限性。对于目标检测（检测水尺中的“E”字符进行水位预测），对于水尺的清晰度以及光照条件有极其苛刻的要求，可能会因为水尺材质、环境污染、背光、水位倒影等导致极大误差，另外也无法实现全天候识别。而对于简单的二值化处理（基于形态学分析裁剪）的方法，对于环境水质、水尺颜色材质等有一定的要求，如果水尺颜色和水质颜色相近，或者倒影清晰，那么二值化的结果将无法判断水位线的位置，形态学分析结果就会不准确。
技术实现思路
本专利技术针对现有水位测量成本高、效本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法，其特征在于，包括如下步骤：/n实时获取当前水位监测图像，将其作为第一图像；/n将所述第一图像进行预处理，将预处理后的第一图像按照预设模板进行可变阈值的极值化处理，得到第二图像；/n根据所述第一图像的上一帧图像及其水位预测值作为第一基准，确定所述第二图像的极值化区域；/n根据所述第一基准、所述第二图像及其极值化区域以及数据库的历史测量值确定当前水位线和第一水位预测值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
实时获取当前水位监测图像，将其作为第一图像；
将所述第一图像进行预处理，将预处理后的第一图像按照预设模板进行可变阈值的极值化处理，得到第二图像；
根据所述第一图像的上一帧图像及其水位预测值作为第一基准，确定所述第二图像的极值化区域；
根据所述第一基准、所述第二图像及其极值化区域以及数据库的历史测量值确定当前水位线和第一水位预测值。


2.根据权利要求1所述的基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法，其特征在于，所述将所述第一图像进行预处理包括如下步骤：
对所述第一图像进行无损旋转；
对所述第一图像的色度、对比度、亮度、锐度进行自适应增强；
对所述第一图像中的噪点进行非线性滤波。


3.根据权利要求2所述的基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法，其特征在于，所述将所述第一图像进行预处理，将预处理后的第一图像按照预设模板进行可变阈值的极值化处理，得到第二图像包括如下步骤：
根据所述第一图像根据其宽度将其像素点划分为若干行；
确定起始点、起始行和遍历方向；
每遍历完一行反转首尾位置和遍历顺序；
按上述遍历顺序将所述第一图像中的每个像素点的灰度值与动态阈值比较：若像素点的灰度值小于动态阈值，将其灰度值置为1；否则，将其灰度值置为0。


4.根据权利要求3所述的基于灰度可变阈值的水位线识别与估计方法，其特征在于，所
述动态阈值的计算方法为：计算所述第一图像的任一点n的前S个像素的总和：,其中Pn为图像中位于点n处的像素灰度值，fs(n)表示所述第一图像的任
一点n的前S个像素灰度值的总和;
根据fs(n)和权重系数t确定动态阈值，则所述动态阈值的计算方法为：，,,
其中h(n)表示动态阈值关于n的函数，g(n)为初始阈值函数，width表示所述第一图像的每一行所包含像素数，n为任意一点在第一图像的序数。

【专利技术属性】
技术研发人员：董朝阳，罗书培，洪勇，晏世武，
申请(专利权)人：武汉光谷信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42