CN116011480B - 基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质，包括定制水尺，左右两列二维码标识符和左右两列水尺刻度沿水尺长度延伸方向交错设置，二维码标识符内设二维码，将水尺设在目标水域中且记录多个二维码标识符对应的第一像素坐标集，获取目标水域水尺图像中多个二维码标识符对应的第二像素坐标集且获取其与第二像素坐标集之间的偏移，通过矩阵变换方法消除偏移，建立特征提取模型，根据水尺的像素坐标得到第一水位线世界坐标，根据二维码标识符和水尺刻度得到第二水位线世界坐标，将第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标加权得到最终水位值，本发明水尺容易识别，在水尺发生倾斜时或摄像头发生抖动时，仍能够精准获取水位值。

Description

基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质。

背景技术

水位是河流湖泊的基本水文要素之一，获取精确的水位值对于水资源调度和防汛排涝抗旱有着重要意义。随着计算机视觉领域的兴起，现有的获取水位值的方法主要是视频识别水位法，通过摄像机拍摄含水尺的水区图片，利用人工智能方法分割水位线，识别水尺的水位值信息。

现有水尺基本上都为传统E型水尺，传统E型水尺为颜色相同的E型图案按照水尺长度交错布置，每个E型图案一侧设有5个等距的刻度。此类水尺在视频识别水位过程中存在以下问题：1.由于大风天气等因素影响，导致摄像头出现偏移或抖动，在摄像头出现偏移或抖动时可以通过摄像头的预置程序回到预设的位置，但是因为云台的精度有限，利用视频识别技术进行水尺识别时会出现基准定位误差较大，以致于读数存在较大误差的情况；2.颜色对比不明显，水尺纹理不清晰，导致图像处理存在偏差，影响最终结果；3.传统E型水尺底色部分和刻度面板无法在夜晚环境下清晰展示，夜晚环境下图像失真很严重，无法通过视频识别技术进行水尺识别；4.极端天气或外物影响可能会导致水尺发生倾斜，使得查找矫正困难，进而导致水尺读数出现较大误差。

发明内容

根据现有技术的不足，本发明的目的是提供基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质，使水尺更加容易识别，且在水尺发生倾斜时或摄像头发生抖动时，仍能够精准获取水位值。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

基于二维码标识符的水位获取方法，包括以下步骤：

定制水尺，所述水尺上设有标识层，所述标识层上设有二维码标识符和设在所述二维码标识符一侧的水尺刻度，左右两列所述二维码标识符和左右两列所述水尺刻度沿所述水尺长度延伸方向交错设置，所述二维码标识符包括第一边框、设在所述第一边框内的第二边框和设在所述第二边框内的二维码，所述第一边框和所述第二边框之间存在色差，所有二维码均不相同，所述标识层由防水可夜视材料制成，将所述水尺放置在目标水域中且与水面保持垂直，标定水尺后记录水尺中多个二维码标识符对应的第一像素坐标集；

采集目标水域的水尺图像集，将水尺图像集标注分类为水尺和非水体部分，建立特征提取模型提取水尺和非水体部分的特征信息；

获取目标水域的新水尺图像，对新水尺图像记录水尺上多个二维码标识符对应的第二像素坐标集，比较第一像素坐标集和第二像素坐标集之间的偏移，当偏移在一定阈值以上，通过矩阵变换方法消除偏移后，通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，当偏移在一定阈值以下则直接通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，再根据新水尺图像中二维码标识符和水尺刻度计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值。

进一步地，水尺图像的获取方法为：采集摄像头拍摄的不同时间段下的含水尺的水流视频，采用抽帧的方法对视频进行处理，每间隔s帧抽取一帧为水尺图像。

进一步地，获取新水尺图像水尺上多个二维码标识符对应的第二像素坐标集的方法为：使用canny算子进行边缘检测，通过设置边缘结构分析，去除新水尺图像中非直线边缘，在直线边缘进行邻接边缘查找，定位新水尺图像中的所有四边形边缘，在检测到的四边形内生成点阵列计算每色块的值，再根据局部二值模式构造简单分类器对四边形内的色块进行分类，获取新水尺图像多个二维码标识符对应的第二像素坐标集。

进一步地，矩阵变换方法为：建立第二像素坐标集和第一像素坐标集间的矩阵变换关系式，确定变化矩阵，使用该变化矩阵，对新水尺图像进行矫正，消除新水尺图像偏移。

进一步地，特征提取模型以yolov5网络模型作为基础网络，将打标签后的水尺图像输入到yolov5网络模型中，通过输入层将打标签后的水尺图像缩放为网络适应的大小，经过focus结构获取打标签后的水尺图像特征映射，将yolov5网络模型头部网络解除耦合关系，单独进行打标签后的水尺图像特征的上采样与下采样部分，加快模型收敛速度和增强图片语义信息的获取，同时去除其全连接层，将经过采样获取的水尺图像特征经过卷积层进行特征映射，获取水尺和非水体部分的特征信息。

进一步地，特征提取模型提取到的水尺特征信息中，水尺包括水尺本体和水尺倒影，取水尺本体边界框最底部水平边界线和水尺倒影边界框最顶部水平边界线的中间值作为水位线获取第一水位线的世界坐标。

进一步地，在计算第二水位线世界坐标的过程中，获取新水尺图像中所有完整的二维码标识符与对应的像素坐标，检测水位线与距离水位线最近的二维码标识符最底部色块之间的距离，如果水位线与二维码标识符最底部色块之间距离为0，则输出该二维码标识符最底部色块对应的世界坐标为第二水位线世界坐标，如果水位线与二维码标识符最底部色块之间距离不为0，则利用边缘检测技术分离出距离水位线最近的二维码标识符外侧的第一边框底部与水位线之间的水尺刻度，基于最近的二维码标识符外侧的第一边框底部所对应的世界坐标与水尺刻度对应的世界坐标换算出第二水位线世界坐标。

一种基于二维码标识符的水位获取设备，包括：

水尺定制模块，用于定制水尺，所述水尺上设有标识层，所述标识层上设有二维码标识符和设在所述二维码标识符一侧的水尺刻度，左右两列所述二维码标识符和左右两列所述水尺刻度沿所述水尺长度延伸方向交错设置，所述二维码标识符包括第一边框、设在所述第一边框内的第二边框和设在所述第二边框内的二维码，所述第一边框和所述第二边框之间存在色差，所有二维码均不相同，所述标识层由防水可夜视材料制成，将所述水尺放置在目标水域中且与水面保持垂直，标定水尺后记录水尺中多个二维码标识符对应的第一像素坐标集；

特征提取模块，用于采集目标水域的水尺图像集，将水尺图像集标注分类为水尺和非水体部分，建立特征提取模型提取水尺和非水体部分的特征信息；

水位值获取模块，用于获取目标水域的新水尺图像，对新水尺图像记录水尺上多个二维码标识符对应的第二像素坐标集，比较第一像素坐标集和第二像素坐标集之间的偏移，当偏移在一定阈值以上，通过矩阵变换方法消除偏移后，通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，当偏移在一定阈值以下则直接通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，再根据新水尺图像中二维码标识符和水尺刻度计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值。

一种基于二维码标识符的水位获取设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行上述任一项所述的基于二维码标识符的水位获取方法的步骤。

一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的基于二维码标识符的水位获取方法的步骤。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：

本发明提供的基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质，对比传统E型水尺，本水尺添加二维码标识符，在大风暴雨极端天气的影响下，摄像机抖动的情况下，通过矩阵变换方法，能够帮助消除偏移；对比传统E型水尺，本水尺中水尺本体表面和刻度层均由防水可夜视材料制成，夜晚也可清晰展示，通过视频识别技术进行水尺识别时，不会因为夜晚环境影响数据，增加应用场景；对比传统E型水尺，二维码标识符包括第一边框、第二边框和二维码，第二边框设在第一边框内，二维码设在第二边框内，第一边框和第二边框之间存在色差，使得拍摄的水尺图像纹理清晰，更易识别水面临界点，有助于消除因纹理不清晰导致的误差，增加识别精度。

本发明提供的基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质，相较于现有的视频水尺识别方法，本方法在面对大风，暴雨等极端天气，或外物影响会存在导致摄像头出现抖动时，或水尺发生倾斜时，不需要人工调整摄像机就可以有效调整水尺图像的位置信息，得到精确的水位值，不仅减少了水位监测的人工成本，也保障了水位监测人员的人身安全，同时也能够保障在极端天气实时精确地获取水位值。

本发明提供的基于二维码标识符的水位获取方法、装置、设备及介质，根据水尺的像素坐标获取第一水位线世界坐标，根据二维码标识符和水尺刻度计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值，相比于单一根据水尺的像素坐标获取水位值，本发明结果更加准确。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分。本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明基于二维码标识符的水位获取方法的流程图。

图2为本发明水尺的示意图。

图3为本发明基于二维码标识符的水位获取装置的示意图。

其中，1、水尺；2、标识层；3、二维码标识符；31、第一边框；32、第二边框；33、二维码；4、水尺刻度

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明提供基于二维码标识符的水位获取方法，如图1和图2所示，包括以下步骤：

定制水尺1，所述水尺1上设有标识层2，所述标识层2上设有二维码标识符3和设在所述二维码标识符3一侧的水尺刻度4，左右两列所述二维码标识符3和左右两列所述水尺刻度4沿所述水尺1长度延伸方向交错设置，所述二维码标识符3包括第一边框31、设在所述第一边框31内的第二边框32和设在所述第二边框32内的二维码33，所述第一边框31和所述第二边框32之间存在色差，所有二维码33均不相同，所述标识层2由防水可夜视材料制成，将所述水尺1放置在目标水域中且与水面保持垂直，标定水尺1后记录水尺1中多个二维码标识符3对应的第一像素坐标集；

采集目标水域的水尺图像集，将水尺图像集标注分类为水尺1和非水体部分，建立特征提取模型提取水尺1和非水体部分的特征信息；

获取目标水域的新水尺图像，对新水尺图像记录水尺1上多个二维码标识符3对应的第二像素坐标集，比较第一像素坐标集和第二像素坐标集之间的偏移，当偏移在一定阈值以上，通过矩阵变换方法消除偏移后，通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺1和非水体部分的特征信息，获取水尺1的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，当偏移在一定阈值以下则直接通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺1和非水体部分的特征信息，获取水尺1的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，再根据新水尺图像中二维码标识符3和水尺刻度4计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值。

本发明提供的基于二维码标识符的水位获取方法，对比传统E型水尺1，本发明提供的水尺1设置有二维码33和水尺刻度4，可以通过视频识别技术采集识别安装在不同位置的水尺1，也可识别同一水尺图像中的不同水尺1，进行水尺1识别时易于判断，满足水位变幅大于立杆高度情况下水位识别的需要。

本发明提供的基于二维码标识符的水位获取方法，对比传统E型水尺1，本水尺1添加二维码标识符3，在大风暴雨极端天气的影响下，摄像机抖动的情况下，通过矩阵变换方法能够帮助消除偏移；对比传统E型水尺1，本水尺1中标识层2均由防水可夜视材料制成，夜晚也可清晰展示，通过视频识别技术进行水尺1识别时，不会因为夜晚环境影响数据，增加应用场景；对比传统E型水尺1，二维码标识符3包括第一边框31、第二边框32和二维码33，第二边框32设在第一边框31内，二维码33设在第二边框32内，第一边框31和第二边框32之间存在色差，使得拍摄的水尺图像纹理清晰，更易识别水面临界点，有助于消除因纹理不清晰导致的误差，增加识别精度。

本发明提供的基于二维码标识符的水位获取方法，相较于现有的视频水尺识别方法，本方法在面对大风，暴雨等极端天气，或外物影响会存在导致摄像头出现抖动时，或水尺1发生倾斜时，不需要人工调整摄像机就可以有效调整水尺图像的位置信息，得到精确的水位值，不仅减少了水位监测的人工成本，也保障了水位监测人员的人身安全，同时也能够保障在极端天气实时精确地获取水位值。

本发明提供的基于二维码标识符的水位获取方法，根据水尺1的像素坐标获取第一水位线，根据二维码标识符3和水尺刻度4计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值，相比于单一根据水尺1的像素坐标获取水位值，本发明结果更加准确。

本发明中，水尺图像的获取方法为：采集摄像头拍摄的不同时间段下的含水尺1的水流视频，采用抽帧的方法对视频进行处理，每间隔s帧抽取一帧为水尺图像。

本发明中，二维码标识符3中，第一边框31为黑色边框，RGB数值为[0，0，0]，第二边框32为白色边框，RGB数值为[255，255，255]，二维码33图案颜色由黑色和白色构成，RGB数值分别为[255，255，255]和[0，0，0]，每一个二维码33图案均不相同。

本发明中，在目标水域选取合适的位置安装定制水尺1，安装时水尺1要与水面保持垂直，利用水泥浇灌固定水尺1基座，防止水尺1被冲刷进而发生移动，使用全站仪记录水尺1上至少2个标定点的高程，根据相邻标定点的高程差与对应的水尺刻度4差进行校验，如果相同则证明标定准确，否则标定或水尺1安装存在问题，需要安装多水尺1的水域需要确保相邻水尺1的观测范围至少有0.2米的重合部分。

本发明中，获取新水尺图像水尺1上多个二维码标识符3对应的第二像素坐标集的方法为：使用canny算子进行边缘检测，通过设置边缘结构分析，去除新水尺图像中非直线边缘，在直线边缘进行邻接边缘查找，定位新水尺图像中的所有四边形边缘，在检测到的四边形内生成点阵列计算每色块的值，再根据局部二值模式构造简单分类器对四边形内的色块进行分类，获取新水尺图像多个二维码33对应的第二像素坐标集。

进行偏移检查：将多个二维码标识符3对应的第二像素坐标集与第一像素坐标集进行比较，若存在较大偏差，则认定为当前画面出现抖动，进行偏移消除操作，反之，则认为当前画面无偏移，继续检测水尺1，计算最终水位值。

本发明中，矩阵变换方法为：建立第二像素坐标集和第一像素坐标集间的矩阵变换关系式，确定变化矩阵，使用该变化矩阵，对新水尺图像进行矫正，消除新水尺图像偏移。

具体地，矩阵变换关系式为：

其中，

是变化后水尺图像中像素点坐标，/>

是变化后水尺图像中像素点的齐次坐标，/>

是变化前水尺图像中像素点坐标，/>

为变化矩阵，/>

为1；

第二像素坐标集为：

，/>

为二维码标识符3的个数；

第一像素坐标集为：

，/>

为二维码标识符3的个数；

将每个二维码标识符3的第一像素坐标和第二像素坐标两两对应，求得变化矩阵

。

其中，特征提取模型以yolov5网络模型作为基础网络，将打标签后的水尺图像输入到yolov5网络模型中，通过输入层将打标签后的水尺图像缩放为网络适应的大小，经过focus结构获取打标签后的水尺图像特征映射，将yolov5网络模型头部网络解除耦合关系，单独进行打标签后的水尺图像特征的上采样与下采样部分，加快模型收敛速度和增强图片语义信息的获取，同时去除其全连接层，将经过采样获取的水尺图像特征经过卷积层进行特征映射，获取水尺1和非水体部分的特征信息。

本发明中，获取第一水位线的世界坐标的方法为：直接根据水尺1边界框的像素坐标获取水位线，选取水尺1边界框下边框作为水位线获取第一水位线的世界坐标。

优选地，本发明中，为了增加水位线识别的准确性，特征提取模型中提取到的水尺1特征信息中，水尺1包括水尺本体和水尺倒影，为了避免仅根据水尺1边界框结果的单一性带来的误差，取水尺本体边界框最底部水平边界线和水尺倒影边界框最顶部水平边界线的中间值作为水位线获取第一水位线的世界坐标。

本发明中，在计算第二水位线世界坐标的过程中，获取新水尺图像中所有完整的二维码标识符3与对应的像素坐标，检测水位线与距离水位线最近的二维码标识符3最底部色块之间的距离，如果水位线与二维码标识符3最底部色块之间距离为0，则输出该二维码标识符3最底部色块对应的世界坐标为第二水位线世界坐标，如果水位线与二维码标识符3最底部色块之间距离不为0，则利用边缘检测技术分离出距离水位线最近的二维码标识符3外侧的第一边框31底部与水位线之间的水尺刻度4，基于最近的二维码标识符3外侧的第一边框31底部所对应的世界坐标与水尺刻度4对应的世界坐标换算出第二水位线世界坐标。

本发明在步骤4中，获取第一水位线的世界坐标和第二水位线的世界坐标，进行加权计算，得到水位值，将计算得到的一组水位值的平均值作为最终水位值。

具体地，第一水位线的世界坐标为

，第二水位线的世界坐标为

，进行加权计算，得到水位值：

其中，

为权重；

将计算得到的一组水位值的平均值

作为最终水位值：

。

本发明根据获取第一水位线的世界坐标和第二水位线的世界坐标，进行加权计算，得到水位值，进而将一组水位值的平均值作为最终水位值，大大提高了最终水位值计算的精确度。

本发明还提供一种基于二维码标识符的水位获取设备，如图3所示，包括：

水尺1定制模块，用于定制水尺1，所述水尺1上设有标识层2，所述标识层2上设有二维码标识符3和设在所述二维码标识符3一侧的水尺刻度4，左右两列所述二维码标识符3和左右两列所述水尺刻度4沿所述水尺1长度延伸方向交错设置，所述二维码标识符3包括第一边框31、设在所述第一边框31内的第二边框32和设在所述第二边框32内的二维码33，所述第一边框31和所述第二边框32之间存在色差，所有二维码33均不相同，所述标识层2由防水可夜视材料制成，将所述水尺1放置在目标水域中且与水面保持垂直，标定水尺1；

特征提取模块，用于采集目标水域的水尺图像集，将水尺图像集标注分类为水尺1和非水体部分，建立特征提取模型提取水尺1和非水体部分的特征信息；

水位值获取模块，用于获取目标水域的新水尺图像，对新水尺图像记录水尺1上多个二维码标识符3对应的第二像素坐标集，比较第一像素坐标集和第二像素坐标集之间的偏移，当偏移在一定阈值以上，通过矩阵变换方法消除偏移后，通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺1和非水体部分的特征信息，获取水尺1的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，当偏移在一定阈值以下则直接通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺1和非水体部分的特征信息，获取水尺1的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，再根据新水尺图像中二维码标识符3和水尺刻度4计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值。

本发明还提供一种基于二维码标识符的水位获取设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行上述任一项所述的基于二维码标识符的水位获取方法的步骤。

本发明实施例中的存储器用于存储各种类型的数据以支持基于二维码标识符的水位获取设备的操作。这些数据的示例包括：用于在基于二维码标识符的水位获取设备上操作的任何计算机程序。

本发明实施例揭示的基于二维码标识符的水位获取方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，基于二维码标识符的水位获取方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP，DigitalSignalProcessor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成本发明实施例提供的基于二维码标识符的水位获取方法的步骤。

在示例性实施例中，基于二维码标识符的水位获取设备可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex ProgrammableLogicDevice)、FPGA、通用处理器、控制器、微控制器(MCU，Micro Controller Unit)、微处理器(Microprocessor)、或者其他电子元件实现，用于执行前述方法。

可以理解，存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM，SynchronousDynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAM，Enhanced Synchronous Dynamic Random AccessMemory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM，SyncLink Dynamic Random AccessMemory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM，Direct Rambus Random Access Memory)。本发明实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的基于二维码标识符的水位获取方法的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.基于二维码标识符的水位获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

定制水尺，所述水尺上设有标识层，所述标识层上设有二维码标识符和设在所述二维码标识符一侧的水尺刻度，左右两列所述二维码标识符和左右两列所述水尺刻度沿所述水尺长度延伸方向交错设置，所述二维码标识符包括第一边框、设在所述第一边框内的第二边框和设在所述第二边框内的二维码，所述第一边框和所述第二边框之间存在色差，所有二维码均不相同，所述标识层由防水可夜视材料制成，将所述水尺放置在目标水域中且与水面保持垂直，标定水尺后记录水尺中多个二维码标识符对应的第一像素坐标集；

采集目标水域的水尺图像集，将水尺图像集标注分类为水尺和非水体部分，建立特征提取模型提取水尺和非水体部分的特征信息；

获取目标水域的新水尺图像，对新水尺图像记录水尺上多个二维码标识符对应的第二像素坐标集，比较第一像素坐标集和第二像素坐标集之间的偏移，当偏移在一定阈值以上，通过矩阵变换方法消除偏移后，通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，当偏移在一定阈值以下则直接通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，再根据新水尺图像中二维码标识符和水尺刻度计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值；

获取新水尺图像水尺上多个二维码标识符对应的第二像素坐标集的方法为：使用canny算子进行边缘检测，通过设置边缘结构分析，去除新水尺图像中非直线边缘，在直线边缘进行邻接边缘查找，定位新水尺图像中的所有四边形边缘，在检测到的四边形内生成点阵列计算每色块的值，再根据局部二值模式构造简单分类器对四边形内的色块进行分类，获取新水尺图像多个二维码标识符对应的第二像素坐标集；

在计算第二水位线世界坐标的过程中，获取新水尺图像中所有完整的二维码标识符与对应的像素坐标，检测水位线与距离水位线最近的二维码标识符最底部色块之间的距离，如果水位线与二维码标识符最底部色块之间距离为0，则输出该二维码标识符最底部色块对应的世界坐标为第二水位线世界坐标，如果水位线与二维码标识符最底部色块之间距离不为0，则利用边缘检测技术分离出距离水位线最近的二维码标识符外侧的第一边框底部与水位线之间的水尺刻度，基于最近的二维码标识符外侧的第一边框底部所对应的世界坐标与水尺刻度对应的世界坐标换算出第二水位线世界坐标；

特征提取模型以yolov5网络模型作为基础网络，将打标签后的水尺图像输入到yolov5网络模型中，通过输入层将打标签后的水尺图像缩放为网络适应的大小，经过focus结构获取打标签后的水尺图像特征映射，将yolov5网络模型头部网络解除耦合关系，单独进行打标签后的水尺图像特征的上采样与下采样部分，加快模型收敛速度和增强图片语义信息的获取，同时去除其全连接层，将经过采样获取的水尺图像特征经过卷积层进行特征映射，获取水尺和非水体部分的特征信息；

特征提取模型提取到的水尺特征信息中，水尺包括水尺本体和水尺倒影，取水尺本体边界框最底部水平边界线和水尺倒影边界框最顶部水平边界线的中间值作为水位线获取第一水位线的世界坐标。

2.根据权利要求1所述的基于二维码标识符的水位获取方法，其特征在于：

水尺图像的获取方法为：采集摄像头拍摄的不同时间段下的含水尺的水流视频，采用抽帧的方法对视频进行处理，每间隔s帧抽取一帧为水尺图像。

3.根据权利要求1所述的基于二维码标识符的水位获取方法，其特征在于：

矩阵变换方法为：建立第二像素坐标集和第一像素坐标集间的矩阵变换关系式，确定变化矩阵，使用该变化矩阵，对新水尺图像进行矫正，消除新水尺图像偏移。

4.一种基于二维码标识符的水位获取设备，其特征在于，包括：

水尺定制模块，用于定制水尺，所述水尺上设有标识层，所述标识层上设有二维码标识符和设在所述二维码标识符一侧的水尺刻度，左右两列所述二维码标识符和左右两列所述水尺刻度沿所述水尺长度延伸方向交错设置，所述二维码标识符包括第一边框、设在所述第一边框内的第二边框和设在所述第二边框内的二维码，所述第一边框和所述第二边框之间存在色差，所有二维码均不相同，所述标识层由防水可夜视材料制成，将所述水尺放置在目标水域中且与水面保持垂直，标定水尺后记录水尺中多个二维码标识符对应的第一像素坐标集；

特征提取模块，用于采集目标水域的水尺图像集，将水尺图像集标注分类为水尺和非水体部分，建立特征提取模型提取水尺和非水体部分的特征信息；

水位值获取模块，用于获取目标水域的新水尺图像，对新水尺图像记录水尺上多个二维码标识符对应的第二像素坐标集，比较第一像素坐标集和第二像素坐标集之间的偏移，当偏移在一定阈值以上，通过矩阵变换方法消除偏移后，通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，当偏移在一定阈值以下则直接通过特征提取模型提取新水尺图像中水尺和非水体部分的特征信息，获取水尺的像素坐标，进而获取第一水位线世界坐标，再根据新水尺图像中二维码标识符和水尺刻度计算第二水位线世界坐标，根据第一水位线世界坐标和第二水位线世界坐标进行加权处理得到最终水位值；

获取新水尺图像水尺上多个二维码标识符对应的第二像素坐标集的方法为：使用canny算子进行边缘检测，通过设置边缘结构分析，去除新水尺图像中非直线边缘，在直线边缘进行邻接边缘查找，定位新水尺图像中的所有四边形边缘，在检测到的四边形内生成点阵列计算每色块的值，再根据局部二值模式构造简单分类器对四边形内的色块进行分类，获取新水尺图像多个二维码标识符对应的第二像素坐标集；

在计算第二水位线世界坐标的过程中，获取新水尺图像中所有完整的二维码标识符与对应的像素坐标，检测水位线与距离水位线最近的二维码标识符最底部色块之间的距离，如果水位线与二维码标识符最底部色块之间距离为0，则输出该二维码标识符最底部色块对应的世界坐标为第二水位线世界坐标，如果水位线与二维码标识符最底部色块之间距离不为0，则利用边缘检测技术分离出距离水位线最近的二维码标识符外侧的第一边框底部与水位线之间的水尺刻度，基于最近的二维码标识符外侧的第一边框底部所对应的世界坐标与水尺刻度对应的世界坐标换算出第二水位线世界坐标；

特征提取模型以yolov5网络模型作为基础网络，将打标签后的水尺图像输入到yolov5网络模型中，通过输入层将打标签后的水尺图像缩放为网络适应的大小，经过focus结构获取打标签后的水尺图像特征映射，将yolov5网络模型头部网络解除耦合关系，单独进行打标签后的水尺图像特征的上采样与下采样部分，加快模型收敛速度和增强图片语义信息的获取，同时去除其全连接层，将经过采样获取的水尺图像特征经过卷积层进行特征映射，获取水尺和非水体部分的特征信息；

特征提取模型提取到的水尺特征信息中，水尺包括水尺本体和水尺倒影，取水尺本体边界框最底部水平边界线和水尺倒影边界框最顶部水平边界线的中间值作为水位线获取第一水位线的世界坐标。

5.一种基于二维码标识符的水位获取设备，其特征在于，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行上述权利要求1-3任一项所述的基于二维码标识符的水位获取方法的步骤。

6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述权利要求1-3任一项所述的基于二维码标识符的水位获取方法的步骤。

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