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一种基于SAM大模型的水位识别方法 

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申请/专利权人:武汉大水云科技有限公司

摘要:本发明提供一种基于SAM大模型的水位识别方法,涉及图像识别技术领域,包括:采集多种水域环境下的水位监测图像,对水位监测图像进行标注,以构建水位图像数据集;构建基于SAM网络的水位分割模型;利用水位图像数据集对水位分割模型进行训练,得到训练后的水位分割模型;获取待测水位图像,对待测水位图像进行标定点提取,根据标定点构建高程拟合方程;将待测水位图像输入训练后的水位分割模型中,得到水位掩膜结果;对水位掩膜结果进行水位线位置信息提取,将水位线位置信息输入高程拟合方程中,得到当前水位高程。本发明可在复杂水位场景下有效分割出水体区域,具有较强的鲁棒性与检测精度。

主权项:1.一种基于SAM大模型的水位识别方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:采集多种水域环境下的水位监测图像,对水位监测图像进行标注,以构建水位图像数据集;S2:构建基于SAM网络的水位分割模型,水位分割模型包括图像编码器、提示词编码器和掩膜编码器;图像编码器包括线性投影模块和注意力编码模块,线性投影模块用于生成线性嵌入特征和位置嵌入信息,注意力编码模块用于根据线性嵌入特征和位置嵌入信息提取水位图像特征,得到图像嵌入信息;提示词编码器包括第一编码模块、第二编码模块和第三编码模块,分别用于生成密集提示、稀疏提示和图像位置编码;掩膜解码器包括两个解码层,用于输出水位掩膜结果;第一编码模块包括3×3卷积层,其处理过程的数学表达式为:;式中,Cdense表示密集提示,FCB_3表示采用3×3卷积处理,CIE表示图像嵌入信息;第二编码模块包括卷积层、平均池化层、线性层和激活函数,其处理过程的数学表达式为:;式中,Csparse表示稀疏提示,FAvgPool表示平均池化处理,FCB_5表示5×5卷积处理,FLinear表示线性层处理,FRelu表示利用激活函数Relu处理;第三编码模块包括5×5卷积层,其处理过程的数学表达式为:;式中,Cpe表示图像位置编码;掩膜解码器的处理过程的数学表达式为:;;;其中,Cprompt表示输入提示信息,Cnew_pro和Cnew_IE分别表示输出的提示信息和图像嵌入信息,FSA表示自注意力机制,FCA表示交叉注意力机制,FMLP表示多层感知机处理,Cmask为掩膜结果,FFCA表示融合交叉注意力机制;S3:利用水位图像数据集对水位分割模型进行训练,得到训练后的水位分割模型;S4:获取待测水位图像,对待测水位图像进行标定点提取,根据标定点构建高程拟合方程;S5:将待测水位图像输入训练后的水位分割模型中,得到水位掩膜结果;S6:对水位掩膜结果进行水位线位置信息提取,将水位线位置信息输入高程拟合方程中,得到当前水位高程。

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