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龙图腾网恭喜广西壮族自治区水利科学研究院申请的专利一种基于双区域卷积神经网络的图像识别水位计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117974549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311702273.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双区域卷积神经网络的图像识别水位计算方法是由梁林;邵金华;黄文贰;丁璨;苏冬源;黄凯;刘宗强;莫明珠;唐伟;邹颖;闭福刚设计研发完成，并于2023-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双区域卷积神经网络的图像识别水位计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双区域卷积神经网络的图像识别水位计算方法，包括图像预处理及水位标注、构建训练集和模型训练、进行模型测试、投影变换及计算水位等步骤。通过本方法可以在极端环境和计算机算力较低、图像样本数量和模型训练次数较少的情况下，仍然具有识别稳定性和较高准确率，而且通过提高图像样本数量和模型训练次数，可以进一步提高识别稳定性和准确，同时本方法可以实现快速的部署，特别适合在粗放型的水位监测与水量统计领域进行推广使用。

本发明授权一种基于双区域卷积神经网络的图像识别水位计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双区域卷积神经网络的图像识别水位计算方法，其特征在于：包括以下步骤：1抓拍收集水利领域的水尺图像并进行图像预处理，然后对图像中的水尺轮廓进行标注，制作第一阶段的MaskR-CNN模型训练集；2构建MaskR-CNN掩膜循环卷积神经网络模型，设置训练参数，然后对于每一个RoI定义一个多任务损失函数，用训练集对MaskR-CNN进行训练；同时根据损失函数确定模型是否训练正确、是否训练充分、是否过拟合以及初始化权重设置是否正确并形成第一验证集，当损失函数Loss值达到最优后，完成训练；3MaskR-CNN训练完后，用第一阶段的MaskR-CNN模型训练集和第一验证集对MaskR-CNN模型进行验证，并对水尺轮廓掩膜进行实例分割，输出分割剪裁后的水尺图片；然后对剪裁出来水尺图片上的刻度数字进行标注，制作第二阶段的FasterR-CNN模型训练集；4进行图像标准化处理，构建FasterR-CNN卷积神经网络模型，设置训练参数，对于每一个RoI定义一个多任务损失函数，通过第二阶段的FasterR-CNN模型训练集对FasterR-CNN进行训练，根据损失函数确定模型是否训练正确、是否训练充分、是否过拟合以及初始化权重设置是否正确并形成第二验证集，当损失函数Loss值达到最优后，完成训练；5测试FasterR-CNN模型，并输出模型测试结果分值最大刻度的四个角像素坐标，然后通过水尺刻度在图像像素坐标系与世界坐标系投影变换关系计算真实水位，水尺刻度与实际水位的关系方程为： 其中，ΔH'0为图像中字符刻度的高度，ΔH'为图像中尺子刻度读数到水面线的高度，ΔH0为尺子刻度的实际高度，ΔH为尺子刻度读数到水面线的实际高度，H为实际水位，两个刻度的角坐标为x1，y1、x2，y2，κ像素坐标系与世界坐标系投影变换系数；忽略系数κ，可推导出实际水位H与图像识别出的水尺刻度读数Ν的关系，即水位计算公式： 6根据真实水位值和计算水位值，进行拟合计算，得出最优解投影变换系数κ；然后通过水尺刻度在图像像素坐标系与世界坐标系投影变换关系，以及最优解投影变换系数，得出最终水位计算公式：

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