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基于图像识别技术的测压管群水深智能获取方法

樊顾飞 高昂 王芳芳 罗洁

樊顾飞,高昂,王芳芳,等. 基于图像识别技术的测压管群水深智能获取方法[J]. 水利水运工程学报,2022. doi:  10.12170/20210830001
引用本文: 樊顾飞,高昂,王芳芳,等. 基于图像识别技术的测压管群水深智能获取方法[J]. 水利水运工程学报,2022. doi:  10.12170/20210830001
(FAN Gufei, GAO Ang, WANG Fangfang, et al. Intelligent acquisition method of piezometric pipe group water depth based on image recognition technology[J]. Hydro-Science and Engineering, 2022(in Chinese)) doi:  10.12170/20210830001
Citation: (FAN Gufei, GAO Ang, WANG Fangfang, et al. Intelligent acquisition method of piezometric pipe group water depth based on image recognition technology[J]. Hydro-Science and Engineering, 2022(in Chinese)) doi:  10.12170/20210830001

基于图像识别技术的测压管群水深智能获取方法

doi: 10.12170/20210830001
基金项目: 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(Y120010, Y121006)
详细信息
    作者简介:

    樊顾飞(1996—),男,江苏东台人,博士研究生,主要从事水力学及河流动力学研究。E-mail:1084556908@qq.com

    通讯作者:

    罗 洁(E-mail:jluo@nhri.cn

  • 中图分类号: TV131

Intelligent acquisition method of piezometric pipe group water depth based on image recognition technology

  • 摘要: 为在水工模型试验中准确同步获取过水建筑物不同部位水压力,提出并设计了基于图像识别技术的测压管群水深智能获取方法与系统。该系统采用非接触式(侧拍)影像采集方式,实时拍摄多个测压管内水面浮标的运动影像(反映水深变化过程),将影像资料导入计算机;利用软件识别系统,采用灰度化、二值化及开操作等对图像进行预处理,然后使用findContours获取各个测压管水面浮标质心坐标,通过标定系数转换为实际水位数据,最终得到各个测压管内水深同步变化的时间序列。通过水工模型试验验证,该方法较传统人工测量方法获得的数据误差在±1.5%内,且获取方式更快捷、数据更丰富,可为水工模型试验中测压管群水深测量提供新的思路。
  • 图  1  图像识别过程

    Figure  1.  Image recognition process

    图  2  各测压管水深随时间变化

    Figure  2.  Water depth variation of pressure measuring tubes along time

    表  1  水深特征值对照

    Table  1.   Comparison of water depth characteristic values

    测压管
    编号
    人工测量结果/m图像识别结果/m平均值误差
    /%
    最大值最小值平均值最大值最小值平均值
    1# 0.786 0.653 0.720 0.782 0.659 0.727 0.97
    2# 0.780 0.625 0.703 0.782 0.628 0.706 0.43
    3# 0.756 0.593 0.675 0.743 0.590 0.684 1.33
    4# 0.791 0.645 0.718 0.777 0.653 0.724 0.84
    5# 0.382 0.330 0.356 0.378 0.330 0.355 −0.28
    6# 0.926 0.900 0.913 0.930 0.903 0.915 0.22
    7# 0.927 0.883 0.905 0.925 0.877 0.893 −1.33
    8# 0.900 0.817 0.859 0.901 0.821 0.859 0
      注:平均值误差=(图像识别平均值−人工识别平均值)/人工识别平均值×100%。
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-30
  • 网络出版日期:  2022-08-19

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