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龙图腾网恭喜中国船舶重工集团公司第七一九研究所申请的专利一种船舶舱室动态水位识别方法和系统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：CN114066837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202111331109.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种船舶舱室动态水位识别方法和系统是由罗南杭;杜伟;丁玮;颜子杰;胡芳禹设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶舱室动态水位识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种船舶舱室动态水位识别方法和系统，首先对获取的图像进行预处理，经过图像灰度化、图像分割以及形态学处理等操作后，基于PP‑YOLOv2算法对动态液位进行识别，通过将水箱模拟为舱室进行实验，获取液位检测结果。该算法测量的液位结果相对误差为1.33%，正确率达到了98.67%，具备较强的可靠性。提高了船舶舱室液位识别的自动化程度，具备较强的应用价值。

本发明授权一种船舶舱室动态水位识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种船舶舱室动态水位识别方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取舱室摄像头拍摄得到的液位图像，并截取具有波动性的连续帧图像；步骤S2、基于最大类间方差法OTSU对所述连续帧图像进行阈值分割，得到动态液位图像；基于中值滤波方法对所述动态液位图像进行平滑处理，并进行腐蚀、膨胀处理，去除所述动态液位图像中的噪点；步骤S3、将所述动态液位图像输入至预先训练好的PP-YOLO模型中，基于所述PP-YOLO模型识别得到液位识别结果；步骤S4、若基于当前帧动态液位图像得到至少2个水位线，则基于最小二乘法将至少2个所述水位线的各坐标拟合至一条直线方程；确定所述直线方程与舱室的两个交点，基于所述两个交点的终点确定水位线的第一像素高度；确定水箱的第二像素高度，以及舱室的标准高度，基于所述第一像素高度、所述第二像素高度以及所述标准高度确定舱室动态液位高度；所述步骤S2中，基于OTSU算法对所述连续帧图像进行阈值分割，得到动态液位图像，具体包括：对所述连续帧图像进行灰度化处理：Gray＝R*0.299+G*0.587+B*0.114上式中，Gray表示灰度值，R表示图像中的红色分量，G表示图像中的绿色分量，B表示蓝色分量；连续帧图像中像素的灰度级为i的概率为： 上式中，N＝n0+n1+…+nL-1；ni表示灰度级为i的像素数；L表示连续帧图像中有L个不同的灰度级；令初始阈值t＝0，连续帧图像经阈值分割后被分为C1类和C2类，其中，像素被分类到C1和C2的概率分别为： 分类到C1和C2的像素的类均值μi表示为： 灰度级为0到L-1的像素的灰度平均值分别为： 对应的类方差为： 类内方差、类间方差分别为： σB2＝ω1μ1-μT2+ω2μ2-μT2基于所述类内方差、类间方差确定灰度等级方差： 基于类间方差取最大值或类内方差取最小值时的t值确定分割阈值： 所述步骤S3具体包括：将所述动态液位图像分割为13×13个单元格，以使液位落在单元格内时被检测，以单元格为中心，基于PP-YOLO模型中的锚框，预测N个不同长宽比的区域候选框，并对应不同参数，分别为中心坐标x，y，宽高w，h以及置信度评分： 上式中，Probject表示候选框存在液位信息的可能性，object表示待识别液位，表示预测候选框的精准度；若候选边框内是背景，则Probject＝0表示候选框内为背景，Probject＝1表示候选框内包含液位信息；根据预测液位边框boxtruth与实际液位边框boxpred计算精准度： 针对每个单元格给定X个分类，每个类别包括X个条件概率：PrClassi|objecti＝1,2,...,X基于PP-YOLO模型将候选框与类别预测概率绑定，计算可得后验概率，候选框类别置信度为： 通过减少batch从而提高输入尺寸以增强液位面积，基于软标签的方式改进PP-YOLO中的损失函数IoU可得：loss＝-t*logσp-1-t*log1-σp式中，t表示锚点和真实候选框之间的损失函数IoU，p表示原始IoU分支的输出。

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