申请/专利权人：湖北亿立能科技股份有限公司

申请日：2020-07-07

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN113822105B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.01.07#实质审查的生效;2021.12.21#公开

摘要：本发明公开了基于SVM水标尺在线二分类器的人工智能水位监测系统，其工作方法包括训练在线二分类器和水位测量，其中训练在线二分类器包括以下步骤：Step1：配置参照图像；Step2：提取图像特征；Step3：像素点分类得到分类图；Step4：拟定水位线；Step5：得到二分类器；本发明的有益效果为：本发明根据基于SVM的在线二分类器监测水位值，人工智能程度高；准确度高，标定迅速；实时化程度高，信息更新快；本监测系统能对各种状态下的水库、河流、湖泊、城市水域等各种地表水进行监测，监测适用范围广。

主权项：1.基于SVM水标尺在线二分类器的人工智能水位监测系统，其特征在于，其工作方法包括训练在线二分类器和水位测量，其中训练在线二分类器包括以下步骤：Step1：配置参照图像；拍摄水库、河流、湖泊、城市水域等各种地表水在不同时间不同天气环境下的图片多张并导入SVM系统作为参照图，每张图片中都要包括水域和标尺区域；Step2：提取图像特征；按照水域和标尺区域，将Step1中得到的参照图分别提取强特征点，设置水域区域作为背景，非水域区域作为前景，将参照图中的特征点标记值，区分出的背景点作为样本0，区分出的前景点作为样本1；Step3：像素点分类得到分类图；将Step2中得到的前景点和背景点分别按照标记值1和0分类，前景点联合，背景点联合，从而得到前景区域和背景区域；将图像中的前景区域保持原样，将图像中的背景区域标成黑色；Step4：拟定水位线；在Step3中得到分类图，按照颜色区分得分界线，其分界线即为水位线；Step5：得到二分类器；根据上述Step1-Step4的步骤得到分类标定后的一种在线二分类器；所述水位测量包括以下方法步骤：Step1：配置待测图像；利用图像传感器拍摄得到当前待测图像，并将其导入监测系统中；Step2：特征匹配；将Step1中导入的待测图像，与在线二分类器中的参照图像进行相似度匹配，得到与待测图像相似度最高的参照图像；Step3：区域限定；根据得到的参照图像的特征参数，将待测图像按照特征区分出前景点和背景点，并分别根据前景点和背景点得到前景区域和背景区域，并标出前景区域和背景区域分界处的水位线；Step4：测量水位值；利用虚拟标尺和定标模组测量得到Step4中的水位线高度。

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