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龍圖騰網恭喜廣西壯族自治區水利科學研究院申請的專利一種基于雙區域卷積神經網絡的圖像識別水位計算方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117974549B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311702273.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于雙區域卷積神經網絡的圖像識別水位計算方法是由梁林;邵金華;黃文貳;丁璨;蘇冬源;黃凱;劉宗強;莫明珠;唐偉;鄒穎;閉福剛設計研發完成，并于2023-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙區域卷積神經網絡的圖像識別水位計算方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙區域卷積神經網絡的圖像識別水位計算方法，包括圖像預處理及水位標注、構建訓練集和模型訓練、進行模型測試、投影變換及計算水位等步驟。通過本方法可以在極端環境和計算機算力較低、圖像樣本數量和模型訓練次數較少的情況下，仍然具有識別穩定性和較高準確率，而且通過提高圖像樣本數量和模型訓練次數，可以進一步提高識別穩定性和準確，同時本方法可以實現快速的部署，特別適合在粗放型的水位監測與水量統計領域進行推廣使用。

本發明授權一種基于雙區域卷積神經網絡的圖像識別水位計算方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙區域卷積神經網絡的圖像識別水位計算方法，其特征在于：包括以下步驟：1抓拍收集水利領域的水尺圖像并進行圖像預處理，然后對圖像中的水尺輪廓進行標注，制作第一階段的MaskR-CNN模型訓練集；2構建MaskR-CNN掩膜循環卷積神經網絡模型，設置訓練參數，然后對于每一個RoI定義一個多任務損失函數，用訓練集對MaskR-CNN進行訓練；同時根據損失函數確定模型是否訓練正確、是否訓練充分、是否過擬合以及初始化權重設置是否正確并形成第一驗證集，當損失函數Loss值達到最優后，完成訓練；3MaskR-CNN訓練完后，用第一階段的MaskR-CNN模型訓練集和第一驗證集對MaskR-CNN模型進行驗證，并對水尺輪廓掩膜進行實例分割，輸出分割剪裁后的水尺圖片；然后對剪裁出來水尺圖片上的刻度數字進行標注，制作第二階段的FasterR-CNN模型訓練集；4進行圖像標準化處理，構建FasterR-CNN卷積神經網絡模型，設置訓練參數，對于每一個RoI定義一個多任務損失函數，通過第二階段的FasterR-CNN模型訓練集對FasterR-CNN進行訓練，根據損失函數確定模型是否訓練正確、是否訓練充分、是否過擬合以及初始化權重設置是否正確并形成第二驗證集，當損失函數Loss值達到最優后，完成訓練；5測試FasterR-CNN模型，并輸出模型測試結果分值最大刻度的四個角像素坐標，然后通過水尺刻度在圖像像素坐標系與世界坐標系投影變換關系計算真實水位，水尺刻度與實際水位的關系方程為： 其中，ΔH'0為圖像中字符刻度的高度，ΔH'為圖像中尺子刻度讀數到水面線的高度，ΔH0為尺子刻度的實際高度，ΔH為尺子刻度讀數到水面線的實際高度，H為實際水位，兩個刻度的角坐標為x1，y1、x2，y2，κ像素坐標系與世界坐標系投影變換系數；忽略系數κ，可推導出實際水位H與圖像識別出的水尺刻度讀數Ν的關系，即水位計算公式： 6根據真實水位值和計算水位值，進行擬合計算，得出最優解投影變換系數κ；然后通過水尺刻度在圖像像素坐標系與世界坐標系投影變換關系，以及最優解投影變換系數，得出最終水位計算公式：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣西壯族自治區水利科學研究院，其通訊地址為：530015 廣西壯族自治區南寧市民主路1-5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。