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龍圖騰網恭喜江河瑞通(北京)技術有限公司申請的專利一種基于關鍵點檢測的閘門開度識別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：CN114663823B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202011427805.6，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種基于關鍵點檢測的閘門開度識別方法是由陳鵬飛;周威;田丁;鄒煜;林作永;張競超設計研發完成，并于2020-12-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于關鍵點檢測的閘門開度識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于關鍵點檢測的閘門開度識別方法，包括以下步驟：步驟一，模型確立；步驟二，模型訓練；步驟三，視頻接入；步驟四，指針位置檢測；步驟五，刻度點標定；步驟六，交點確定；步驟七，像素長度計算；步驟八，實際長度計算；步驟九，閘門開度計算；步驟十，結果輸出；該發明采用關鍵點檢測算法自動識別出閘門開度尺指針所在位置，根據預標定的刻度線，計算出閘門指針與標定線段的相交點所在的閘門開度，即可算出閘門的實際開度值，有利于提高閘門開度測量的效率，具有直觀可見的測量能力，并且該發明沒有采用傳感器測量，有利于降低測量誤差，同時測量設備均位于水面上，避免了浸水損壞的現象發生。

本發明授權一種基于關鍵點檢測的閘門開度識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于關鍵點檢測的閘門開度識別方法，包括以下步驟：步驟一，模型確立；步驟二，模型訓練；步驟三，視頻接入；步驟四，指針位置檢測；步驟五，刻度點標定；步驟六，交點確定；步驟七，像素長度計算；步驟八，實際長度計算；步驟九，閘門開度計算；步驟十，結果輸出；其特征在于：其中在上述步驟一中，基于深度學習技術的閘門開度關鍵點檢測模型，關鍵點檢測模型采用基于深度學習的關鍵點檢測模型，標注模型訓練所需要的閘門開度尺關鍵點樣本數據；其中在上述步驟二中，使用步驟一中的閘門開度尺關鍵點檢測模型，利用步驟一中標注好的樣本數據，利用樣本數據進行多次迭代來訓練關鍵點檢測模型；其中在上述步驟三中，接入實時的閘門監控視頻，設定三個預置位用以覆蓋閘門刻度的量程范圍，攝像頭分別對三個預置位進行拍攝，截取三張不同預置位的圖像數據，用于下一步的模型預測；其中在上述步驟四中，利用步驟二訓練完成的關鍵點檢測模型來預測步驟三獲取到的三張閘門開度尺圖像，關鍵點檢測模型會檢測出其中一張圖像數據中存在的閘門開度尺指針位置坐標；其中在上述步驟五中，根據步驟三獲取到的攝像頭的三個預置位圖像，閘門刻度尺不是一個直線而是一個彎曲的刻度尺，根據閘門的彎曲度標注若干組刻度點，每個刻度點都對應一個實際的刻度值，刻度點連接的刻度段近似彎曲的刻度尺，由刻度點組成的線段用于下一步計算閘門指針的刻度；其中在上述步驟六中，利用步驟四中的閘門開度尺指針線段和步驟五中標定的刻度段，求解出兩個線段的交點的坐標，交點坐標用于下一步計算；其中在上述步驟七中，根據步驟六所求解的坐標點，利用近似三角形公式算出交點位于刻度段上的像素長度，并且求解的像素長度用于后續計算交點的實際閘門開度值；其中在上述步驟八中，根據步驟五標定的若干刻度點對應的實際刻度值，可以得到刻度段的像素長度和實際長度，根據像素長度和實際長度，求解出刻度段對應的單位像素的實際長度l；其中在上述步驟九中，由步驟七求解的交點位于刻度段上的像素長度乘以單位像素實際長度l，可以求解出交點位于刻度段上的像素長度所對應的實際長度L，根據實際長度L求出的交點所對應的實際刻度值即為實際的閘門開度值；其中在上述步驟十中，將在步驟四中預測出關鍵點的預置位、步驟四中模型計算出的關鍵點、步驟五中的標定點和求解的相交點在圖像上繪制出來，取模型計算出的指針尖端的縱坐標，在圖像中，繪制一條橫線用于表示此時閘門指針末端的位置，并將實際的閘門開度繪制在圖像中，輸出預測的閘門開度分析結果。

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