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摘要
本发明涉及一种基于YOLOv3的水位识别方法,包括：获取多气象全时段水尺图像数据集；使用所述数据集对已有YOLOv3模型的权重进行预训练,得到基于YOLOv3网络的水尺区域识别预训练模型；利用所述水尺区域识别预训练模型对待检测水尺图像进行预测,获取感兴趣水尺区域；使用误差校正算法对所述感兴趣水尺区域进行校正,得到包含水尺和水面的待识别区域；利用SVM算法建立水位线识别模型；利用三次多项式拟合得出像素和对应长度的线性拟合参数；基于所述线性拟合参数映射基准点到水位线位置的像素长度得到实际水位距离水尺顶点的长度,将水尺高程顶点长度减去该长度得到实际水位值。本发明具有在极端恶劣天气条件下提高水位识别的准确性和抗干扰性的特点。
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