《電子技術應用》
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智能水位標尺監測系統的設計實現
電子技術應用
吳昊澤1,2,李博1,阮斌2
1.浙江工業大學 物理學院;2.浙江宇視科技有限公司
摘要: 隨著目前深度學習的發展,通過視頻來監測水位成為近年來的研究熱點,為了提高對城市河道、水庫等地水位高度檢測的準確性,提出了一種5G智能水位標尺監測系統,主要介紹以星宸SSC338G為核心的硬件設計和一種基于YOLOv8n改進的水位監測方法。首先用于識別水尺方位,再對水尺圖像進行灰度化和二值化處理,最后通過YOLOv8n識別水尺上的字符及刻度信息,分析計算水位數據。通過引入注意力機制EMA和更換損失函數Focal-EIoU,使得改進后的模型參數量減少了21%,模型大小減少了17%,浮點運算次數減少了21%。根據與人眼實際對比實驗,證明該模型精度符合要求,總體實現了智能水尺設計要求。
中圖分類號:TP273 文獻標志碼:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256409
中文引用格式: 吳昊澤,李博,阮斌. 智能水位標尺監測系統的設計實現[J]. 電子技術應用,2025,51(8):40-46.
英文引用格式: Wu Haoze,Li Bo,Ruan Bin. Design and implementation of intelligent water level gauge detection system[J]. Application of Electronic Technique,2025,51(8):40-46.
Design and implementation of intelligent water level gauge detection system
Wu Haoze1,2,Li Bo1,Ruan Bin2
1.School of Physics, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China;2.ZheJiang Uniview Technologies Co., Ltd.
Abstract: With the development of deep learning, video-based water level detection has become a research hotspot in recent years. To improve the accuracy of water level measurements in urban rivers, reservoirs, and other water bodies, this paper proposes a 5G intelligent water level gauge detection system. The system primarily involves the hardware design centered around the Starshine SSC338G and a water level detection method based on an improved YOLOv8n. The method first identifies the orientation of the water gauge, then performs grayscale and binarization processing on the gauge images. Finally, YOLOv8n is used to recognize characters and scale information on the gauge, allowing for the calculation and analysis of water level data. By incorporating the attention mechanism EMA and replacing the loss function with Focal-EIoU, the improved model achieves a 21% reduction in the number of model parameters, a 17% reduction in model size, and a 21% reduction in floating-point operations.Comparative experiments with human-eye observations demonstrate that the model's accuracy meets the requirements, thus fulfilling the design goals for an intelligent water level gauge system.
Key words : water level monitoring;intelligent recognition of water gauge;YOLO;gimbal;5G

引言

近年來,我國城鎮化建設步伐持續加快,2024年城鎮化率達到67.0%。在取得顯著發展成果的同時,城市地表不透水區域占比持續攀升導致了雨水自然滲透率大幅降低。加之城市原有水體調蓄空間持續減少,導致內澇災害呈現高發態勢[1]。為此,住建部聯合發改委、氣象局印發的《關于進一步規范城市內澇防治信息發布等有關工作的通知》,該專項通知明確要求各地應健全氣象預警信息發布機制,統一規范防洪排澇技術標準表述體系,重點強化汛期水文數據的精準化、連續性監測能力建設來確保防災信息的科學性和傳播有效性。

水位監測技術主要包含傳統人工觀測和現代儀器測量兩種方法[2]。傳統人工觀測依賴于工作人員現場讀取水位標尺數據并手工記錄水文信息,存在數據采集效率低、時效性差等問題,且在極端天氣條件下存在安全隱患,難以實現水文信息的實時全面監測[3]。現代儀器測量技術主要采用壓力式、超聲波等傳感器設備,相比于傳統方式具有更高的準確性和效率,但同時也面臨著設備維護成本高、環境干擾影響大等問題[4]。

在當代社會,社會各領域都已廣泛應用了監控攝像設備,發揮著重要的視覺感知功能。隨著科技不斷發展,將會有更多不同功能和形態的監控攝像機被開發出來,可以更好地代替人眼。同時,結合當前數字圖像處理技術可以實現對水位的持續監控,具有長遠的發展前景。由此本文就設計了一款以SSC338G處理器為核心的5G智能水位標尺監測系統。在硬件方面采用雙SoC、定焦+變焦設計,配合云臺可以實現自動尋找水位標尺和識別功能,還可以通過5G實時傳輸數據提供給水文監測站,根據水情提供告警。5G智能水位標尺監測系統的圖像處理部分使用一種基于YOLOv8n改進的水位檢測方法,通過引入高效多尺度注意力機制模塊EMA(Exponential Moving Average)和增加損失函數Focal-EIoU(Focal-EIoU Efficient-IoU),在減少模型大小的前提下增加了算法的精確性,實現對對水位變化的實時監測,極大地提高監測的準確性和效率,為視頻識別水位提供新的方案。


本文詳細內容請下載:

http://m.xxav2194.com/resource/share/2000006627


作者信息:

吳昊澤1,2,李博1,阮斌2

(1.浙江工業大學 物理學院,浙江 杭州 310023;

2.浙江宇視科技有限公司,浙江 杭州 310051)


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