公开(公告)号：CN115908780A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211509073.4

申请日：2022-11-29

Applicant: 中北大学

Inventor： 孙传猛 ,  魏宇 ,  原玥 ,  李欣宇 ,  陈嘉欣 ,  孔祥年 ,  王文博

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及水位检测技术领域，具体涉及一种针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法，包括如下步骤：S1、采集水位图像；S2、选取水位线和标志物并标注；S3、输入目标检测神经网络，提取训练模型；S4、对水位线和标志物进行检测；S5、线性拟合，得到水位线表达公式；S6、计算当前水位线的像素高度；S7、确定当前水位线的实际高程。本发明提供的针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法兼具成本低、智能化程度高、适应性强且受恶劣环境影响较小的优点，并且在样本数量大的前提下可以忽略个别样本误差的干扰，使本方法鲁棒性更强。

公开(公告)号：CN116843965A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310797838.7

申请日：2023-06-30

Applicant: 中北大学

Inventor： 孙传猛 ,  王文博 ,  原玥 ,  武志博 ,  王宇 ,  孔祥年 ,  陈嘉欣 ,  马铁华 ,  裴东兴

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及水位检测技术领域，具体公开了一种基于深度学习的水位智能检测方法，首先，提出强化小尺度特征的多层级特征融合方法来改进深度学习YOLOv5算法，强化算法对水尺刻度此类小目标的捕捉能力；然后，融合改进压缩激活网络（RankSENet模块）与Bottleneck Transformer模块进一步提升对水尺刻度的感知能力；最后，提出一种全新的水位高程解算方案，仅需利用部分水尺刻度锚框信息即可获得准确的水位高程信息，极大提升了检测方法的鲁棒性。