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公开(公告)号：CN112308009B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011263111.3
申请日：2020-11-12
申请人： 湖北九感科技有限公司 , 三峡大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/762
摘要： 本发明提供一种水尺水位识别方法及装置，该方法包括：从待识别水尺图像中提取水尺头部的多个带状区域和水尺主体上的圆形区域；根据所述水尺头部中各带状区域的高度，获取所述待识别水尺图像中水尺的编码，根据所述编码获取所述编码对应的水尺编号和所述水尺编号对应的水尺零点高程；获取所述待识别水尺图像中的水平面穿过的任一圆形区域，根据该圆形区域正上方的圆形区域的个数，以及所述水平面与该圆形区域的圆心之间的相对位置，获取所述水尺主体的水位读数，将所述水位读数和所述水尺零点高程相加，获取所述水尺的水位识别结果。本实施例实现自动水尺水位识别，方法简单，其提高了水位识别的准确性。
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公开(公告)号：CN110288604A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910504330.7
申请日：2019-06-12
申请人： 三峡大学 , 湖北九感科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种基于K-means的图像分割方法和装置，其中所述方法包括：对待分割图像进行灰度统计，获取所述待分割图像中的每一峰值灰度值；将每一所述峰值灰度值作为初始聚类中心；所述峰值灰度值的数量与所述初始聚类中心的数量一致；基于每一所述初始聚类中心，应用K-means聚类算法对所述待分割图像进行图像分割，获取图像分割结果。本发明实施例提供的方法和装置，将峰值灰度值作为初始聚类中心应用于K-means聚类算法进行图像分割，相比现有的随机选取初始聚类中心的方法，能够减少迭代开销，有效避免陷入局部最优或者产生空类的情形，提高图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN110287953B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910417536.6
申请日：2019-05-20
申请人： 湖北九感科技有限公司 , 三峡大学
摘要： 本发明实施例提供一种水位自动识别方法及装置，所述方法包括：从待识别水尺图像中提取出水尺区域，并对所述水尺区域进行分割，获取所述水尺区域中水尺头部的多个带状区域和水尺测量部分的多个带状区域；根据所述水尺头部的所有带状区域各自的高度构成的向量，获取所述向量对应的水尺编号和所述水尺编号对应的水尺零点高程；获取所述水尺测量部分的所有带状区域的边界中位于水面上方的最后一个边界，并获取所述最后一个边界与所述水面的交叉点，以及所述交叉点的水位读数，将所述水位读数和所述水尺零点高程相加，获取所述待识别水尺图像的水位识别结果。本发明实施例实现水位的自动识别，方法简单高效，且识别准确度高。
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公开(公告)号：CN110309728A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910504326.0
申请日：2019-06-12
申请人： 三峡大学 , 湖北九感科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种停车线检测方法，其中该方法包括：获取待检测图像的灰度图；基于Retinex算法对所述灰度图进行图像增强，得到增强灰度图；对所述增强灰度图进行停车线检测。本发明实施例提供的方法和装置，基于Retinex算法对所述灰度图进行图像增强，实现了待检测图像的去阴影，为停车线检测提供了细节清晰的高质量图像，降低了停车线检测难度，提高了停车线检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110287953A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910417536.6
申请日：2019-05-20
申请人： 湖北九感科技有限公司 , 三峡大学
摘要： 本发明实施例提供一种水位自动识别方法及装置，所述方法包括：从待识别水尺图像中提取出水尺区域，并对所述水尺区域进行分割，获取所述水尺区域中水尺头部的多个带状区域和水尺测量部分的多个带状区域；根据所述水尺头部的所有带状区域各自的高度构成的向量，获取所述向量对应的水尺编号和所述水尺编号对应的水尺零点高程；获取所述水尺测量部分的所有带状区域的边界中位于水面上方的最后一个边界，并获取所述最后一个边界与所述水面的交叉点，以及所述交叉点的水位读数，将所述水位读数和所述水尺零点高程相加，获取所述待识别水尺图像的水位识别结果。本发明实施例实现水位的自动识别，方法简单高效，且识别准确度高。
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公开(公告)号：CN110309728B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910504326.0
申请日：2019-06-12
申请人： 三峡大学 , 湖北九感科技有限公司
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/762 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06T7/11
摘要： 本发明实施例提供一种停车线检测方法，其中该方法包括：获取待检测图像的灰度图；基于Retinex算法对所述灰度图进行图像增强，得到增强灰度图；对所述增强灰度图进行停车线检测。本发明实施例提供的方法和装置，基于Retinex算法对所述灰度图进行图像增强，实现了待检测图像的去阴影，为停车线检测提供了细节清晰的高质量图像，降低了停车线检测难度，提高了停车线检测的准确性。
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公开(公告)号：CN112308009A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011263111.3
申请日：2020-11-12
申请人： 湖北九感科技有限公司 , 三峡大学
摘要： 本发明提供一种水尺水位识别方法及装置，该方法包括：从待识别水尺图像中提取水尺头部的多个带状区域和水尺主体上的圆形区域；根据所述水尺头部中各带状区域的高度，获取所述待识别水尺图像中水尺的编码，根据所述编码获取所述编码对应的水尺编号和所述水尺编号对应的水尺零点高程；获取所述待识别水尺图像中的水平面穿过的任一圆形区域，根据该圆形区域正上方的圆形区域的个数，以及所述水平面与该圆形区域的圆心之间的相对位置，获取所述水尺主体的水位读数，将所述水位读数和所述水尺零点高程相加，获取所述水尺的水位识别结果。本实施例实现自动水尺水位识别，方法简单，其提高了水位识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114705272A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210248694.5
申请日：2022-03-14
申请人： 三峡大学 , 湖北九感科技有限公司
摘要： 本发明提供一种水位测量方法及系统，该方法包括：对水尺所在位置处的俯视水面图像进行图像分割，获取所述俯视水面图像中水尺的漂浮物和所述漂浮物的个数；其中，所述水尺包括多个漂浮物，所述多个漂浮物之间通过绳子串联；根据所述漂浮物的个数和连接所述俯视水面图像中漂浮物的绳子的长度，获取所述水尺的水位测量结果。本发明采集的水尺位置处的俯视水面图像便于识别，计算简单，提高水位测量的精度和效率，对摄像头的安装要求低，成本低。
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公开(公告)号：CN110288604B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910504330.7
申请日：2019-06-12
申请人： 三峡大学 , 湖北九感科技有限公司
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种基于K‑means的图像分割方法和装置，其中所述方法包括：对待分割图像进行灰度统计，获取所述待分割图像中的每一峰值灰度值；将每一所述峰值灰度值作为初始聚类中心；所述峰值灰度值的数量与所述初始聚类中心的数量一致；基于每一所述初始聚类中心，应用K‑means聚类算法对所述待分割图像进行图像分割，获取图像分割结果。本发明实施例提供的方法和装置，将峰值灰度值作为初始聚类中心应用于K‑means聚类算法进行图像分割，相比现有的随机选取初始聚类中心的方法，能够减少迭代开销，有效避免陷入局部最优或者产生空类的情形，提高图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN110288605A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910504393.2
申请日：2019-06-12
申请人： 三峡大学 , 湖北九感科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种细胞图像分割方法和装置，其中所述方法包括：获取待分割细胞图像；将待分割细胞图像输入至细胞分割模型中，获取细胞分割模型输出的细胞分割结果；其中，细胞分割模型是基于样本细胞图像和样本细胞图像对应的真实标签图像，对增强U-Net网络进行训练得到的；增强U-Net网络是在初始U-Net网络中增加网络层数，并在网络中加入BN层的神经网络。本发明实施例提供的方法和装置，在基于初始U-Net网络提高重叠细胞和粘连细胞的分割效果，优化细胞分割准确率的同时，基于BN算法加速模型训练、优化模型性能。将待分割细胞图像输入至由此训练得到的细胞分割模型，即可实现快速、准确、简便的细胞分割。
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