水位圖像識別的場景問題處理方法和技術

江海洋 ，劉林海 ，李紅石

（1. 浙江省水文管理中心，浙江 杭州 310009； 2. 杭州海康威視數字技術股份有限公司，浙江 杭州 310051）

0 引言

圖像識別技術是人工智能的一個重要領域，是指對圖像進行對象處理，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。近年來，隨著人工智能技術的快速發展，基于人工智能圖像識別技術的水位監測技術成為研究熱點[1]48[2][3]1。與傳統水位測量相比，基于人工智能圖像識別技術的水位監測技術具有直觀、建設成本低、測量方式高效等優勢。但由于水本身特性及野外復雜的光照環境，基于人工智能圖像識別技術的水位監測技術并未在水利行業中推廣應用。對圖像識別技術存在影響的場景因素主要有：水面波浪、水面倒影、水體透明、逆光、太陽陰影、夜間補光過曝、水尺臟污等。

杭州之江水文站是國家重要水文站，水文及光線環境復雜，因此選擇在該水文站試驗人工智能圖像識別技術，以解決由水本身的特性和野外現場環境應用的復雜性帶來的多個技術難題，使該技術實用化。

1 實現原理

基于人工智能圖像識別技術的水位監測原理已經有了不少的研究[1]48[3]2，實現原理如下：攝像機獲得原始圖像后，進行射影變換，采用 Otsu 法（最大類間方差法）計算得到二值圖像，再采用形態學處理后通過 Canny 算子得到一個有效邊緣值，確定水位坐標值，最終利用平滑算法去除隨機差值。

為解決場景適應性問題，增加了 1 個步驟，即攝像機獲得原始圖像后，首先通過深度學習算法在圖像中檢測出水尺，再進行射影變換。……