【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及液位计的液位检测领域，尤其涉及一种基于深度学习的液位计液位识别方法及装置。
技术介绍
1、在电网领域，变电站液位计种类繁多且目标较小。业务人员需要通过观察液位计的液面来判断是否存在异常。由于现场的工作环境危险，业务人员也不便直接到现场观察，且人员观察的结果存在主观因素，误差较大，效率慢。
2、然而液位计的形状复杂，读取方式也不尽相同。有的液位计需要依靠高度识别，有的液位计需要高度识别。因此对于不同类型的液位计读取也面临着不同的技术挑战。
3、因此，亟需一种精准高效的液位计自动读数新方法。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于深度学习的液位计液位识别方法及装置，可自动、高效地读数液位计。
2、本专利技术的第一方面，提供一种基于深度学习的液位计液位识别方法，包括：
3、获取液位计图像；
4、根据目标识别网络模型识别出所述液位计图像中的液位计区域，对所述液位计区域进行语义分割处理，将所述液位计区域分...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，对所述液位计区域进行语义分割处理，将所述液位计区域分割为空气区域与液位区域，包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，所述利用blob分析算法根据所述二值图筛选出空气区域与液位区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，所述利用blob分析算法根据所述二值图筛选出空气区域与液位区域，还包括：
5.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，对所述液位计区域进行语义分割处理，将所述液位计区域分割为空气区域与液位区域，包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，所述利用blob分析算法根据所述二值图筛选出空气区域与液位区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，所述利用blob分析算法根据所述二值图筛选出空气区域与液位区域，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的液位计液位识别方法，其特征在于，所述对所述液位计区域进行语义分割处理，将所述液位计区域分割为空气区域与液位区域，包括：
6.根据权利要求1所述的基于深度学...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕耀辉，李俞均，刘奔，黄忆谭，崔明根，
申请(专利权)人：深圳市铁越电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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