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摘要：本发明公开了低空摄影河渠水面宽度识判方法，建立基于神经网络的河渠水面宽度预测模型来将低空摄影图像中水面边缘的几何特征映射到水面宽度，采集样本对该神经网络进行训练；基于目标识别网络框选出河渠ROI区域，根据ROI区域中心的颜色空间特征和连通域搜索，自动提取河渠水体区域形成二值化河渠目标图像，对河渠目标图像相继进行边缘检测、霍夫线变换，并经启发式搜索获得水面两边直线，以该两边直线的斜率以及图像中心点到直线的垂距作为几何特征，输入到经训练的河渠水面宽度预测模型，模型能准确预测出河渠水面的实际宽度。本发明用于识判河渠水面宽度，为河渠流量监测和旱涝预警提供依据，也适用于具有近似平行两岸区段河流的水面宽度检测。
主权项：1.低空摄影河渠水面宽度识判方法，其包括以下步骤：S1、初始化，建立基于神经网络的河渠水面宽度预测模型，其中，所述神经网络的输入为两条平行直线相对图像中心的几何特征、输出为所述两条平行直线间的实际距离；S2、搭建具有两条平行边缘的薄片形河渠水面模型，离线状态下，以低空倾斜摄影采集不同宽度河渠水面模型的图像以形成样本集，用所述样本集训练所述神经网络；S3、以低空摄影在某一高度和俯仰角下在线采集河渠图像，在所述河渠图像中确定包含河渠的ROI区域；S4、根据所述ROI区域中心部分的颜色空间特征，将河渠图像中颜色空间特征与之相似的像素点作为前景对象，以非前景对象区域作为背景对象；S5、在前景对象中，根据像素连通性，找到最大连通域作为河渠水体区域，以所述河渠水体区域为前景对象，非前景对象全部置零，形成河渠目标图像；S6、对所述河渠目标图像，经边缘检测获得河渠边缘图像；S7、对所述河渠边缘图像进行霍夫线变换后，经启发式搜索获得河渠水体表面的两边直线；S8、获取河渠水面所述两边直线相对图像中心的几何特征；S9、将所述几何特征输入到经训练的所述河渠水面宽度预测模型，得到河渠水面宽度预测值；S10、将所述宽度预测值输出；S11、检测有无退出指令，若有则转步骤S13，否则转步骤S12；S12、待宽度识判指令触发后转步骤S3；S13、结束河渠宽度识判。
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