1. 系統組成
智能水位圖像識別系統主要包括前端設備、傳輸網絡、平臺軟件和顯示終端，采用定時抓拍和自主抓拍圖像兩種形式，定時或根據需要上傳水尺圖片。前端設備主要包括網絡高速攝像機、水尺、4G流量卡；傳輸網絡主要通過4G網絡傳輸至信息中心；在信息中心部署一套平臺軟件系統，主要任務是對圖像數據的實時接收、存儲，同時定時對進行水尺圖像識別，上傳識別出的水位數據至顯示終端。
2. 系統工作原理
圖像其識別系統由圖像分割、圖像特征提取、分類器的識別這三個部分所組成。其中，圖像分割主要的作用就是將圖像劃分成為多個區域；圖像特征提取則是對多個區域的圖像進行相應的特征提??；分類器的識別則是按照圖像特征所提取的結果進行適當的分類。智能水位圖像識別系統基于智能化攝像頭，采用機器學習和圖像處理識別技術，為湖泊、河流、城市暴雨的水位提供監測服務。智能水位圖像識別系統主要采用定時抓拍和自主抓拍圖像兩種形式，定時或根據業務需求上傳水尺圖片和視頻。
3. 圖像分析技術實現流程
通過智能化攝像頭對測站的預置位置配準，通過圖像對水尺、水尺同名點及高程的模板制作，以保證基礎數據的可靠性；根據模板匹配算法、SIFT特征點提取、RANSAC隨機抽樣一致性等算法將原圖與模板進行配準，解決攝像頭抖動引起的圖像水尺位置變化時同名點及水尺位置的查找；根據圖像二值化算法 精準查找夜間圖像水尺在正常情況及強光下的水位線；根據底色匹配模板算法及同名點精準查找白天在正常情況及強光、水尺倒影等的水位線；基于deeplabv3 模型的語義分割技術，對識別誤差較大的圖片用deeplabv3 模型不斷訓練提高識別的精度；根據智能化攝像頭算法控制預置點位置，進行多水尺實時圖像抓拍分析水位，智能化選擇合適水尺分析水位。
