基于图像的方法实现溢洪道尺度的自动读取

《IEEE Access》：Image-Based Method for Automatic Spillway Ruler Reading

　　

摘要：

溢洪闸是水电站中的关键结构，对环境有着重大影响，在操作时需要仔细监控。在这项工作中，我们提出了一种自动推断闸门开口值的方法，该方法利用深度学习和传统计算机视觉技术处理由用于远程监控操作的摄像头拍摄的帧图像。我们采用了一个经过微调的YOLO11模型来检测场景中的数字标记和指针，从而获取测量闸门开口所用尺子的曲率信息，校正图像使尺子呈现垂直且笔直的状态，并精确定位指示测量值的指针位置。该方法在一个包含27,194张图像的数据集上进行了评估，这些图像是由24个摄像头在真实运行条件下拍摄的，涵盖了三种不同类型的尺子，该数据集可免费用于研究目的。我们的方法在开口宽度可达16米的尺子测量中，实现了6.23厘米的中位误差，证明了该方法支持操作员通过摄像系统进行远程操作的潜力。