仪器仪表学报

作者：刘子奇，李丹勋，朱德军，曹列凯

单位：刘子奇,1. 清华大学水利水电工程系，2. 清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室,,李丹勋,1. 清华大学水利水电工程系，2. 清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室,,朱德军,1. 清华大学水利水电工程系，2. 清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室,,曹列凯,1. 清华大学水利水电工程系，3. 华北电力大学水利与水电工程学院,

关键词：水位测量;单目视觉;水位线提取;深度学习;相机标定

基金：国家重点研发计划课题项目(2022YFC3201803)、国家自然科学基金项目(U2243240)、湖南省水利科技项目(XSKJ2023059-05)资助

水位是水文监测的关键要素,其精准测量对洪涝灾害防御和水量计量具有重要的意义。随着智慧水利建设和视频设备的大规模部署,基于图像处理的水位识别方法发展迅速,是目前水利量测领域的前沿方向。本文提出了一种基于单目视觉的无水尺水位测量方法。该方法采用深度学习构建水面分割模型,自动从水岸图像中提取水位线;再根据相机标定得到的空间映射关系,结合断面约束,计算水位线像素坐标对应的三维空间坐标,进而处理得到水位值。该方法应用于室内河工模型水槽实验,水面分割准确,水位线平均错误分割像素个数为0.825,计算水位值的平均绝对误差约为1.5mm,均方根误差约为1.9mm。实验结果表明该方法准确测量了水位的变化过程。

来源：2024年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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