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      2024年度精選論文(7):基于圖像匹配的庫水位變動識別研究

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      基于圖像匹配的庫水位變動識別研究

      第50卷 第7期

      作者:趙晨,謝謨文,黃正均,吳志祥

      作者單位:(1. 北京科技大學土木與資源工程學院,北京 100083; 2. 北京科技大學 城市地下空間工程北京市重點實驗室,北京 100083)

      摘要:

      針對庫水位傳統(tǒng)量測方法中水尺易銹蝕傾斜,精度低且成本高的問題,該文提出一種不依賴水尺,基于圖像匹配的庫水位變動識別方法。首先對監(jiān)控相機拍攝的庫壩上游面光學圖像進行畸變消除和透視變換,消除相機誤差。進一步選取包含水面的感興趣區(qū)域 (region of interest, ROI) 圖像進行自適應二值化分割、形態(tài)學處理等前處理操作,將水面和庫壩特征分離,突出水位線位置。最后,利用歸一化互相關(guān)匹配算法(normalised cross correlation, NCC)對水位變動前后的兩幅圖像進行匹配計算,識別水位線變動距離。通過室內(nèi)試驗與現(xiàn)場測試驗證上述方法實用性。結(jié)果表明:基于圖像匹配的庫水位動態(tài)識別方法可準確識別水位變動,相對誤差約為 5%,此算法魯棒性較高。該研究可為庫水位自動化、低成本監(jiān)測提供一種新思路。

      關(guān)鍵詞:

      水位識別; 圖像處理; 模板匹配; 二值化分割; 透視變換

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