【摘 要】
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针对复杂背景下的水尺定位及水位识别问题,提出了一种结合卷积神经网络的水深自动测量方法.该方法首先采用图像处理技术处理采集的水尺图像实现水尺定位及分割,然后基于模糊C
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371119)资助
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针对复杂背景下的水尺定位及水位识别问题,提出了一种结合卷积神经网络的水深自动测量方法.该方法首先采用图像处理技术处理采集的水尺图像实现水尺定位及分割,然后基于模糊C聚类方法分割水尺字符并输入到训练好的卷积神经网络中进行识别,最后构建动态映射算法拟合像素高度与实际高度的映射关系,同时根据测量规则结合卷积神经网络的识别结果确定水深.该算法能够在消除水面倒影的同时提高了测量精度,为补充测量数据和校验水位传感器提供了新途径,在真实环境下采集图像进行识别,最后测量结果能够达到毫米级别,相对误差为0. 5%.
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