摘要:针对船闸水位传感器精度易受水质影响、传统图像检测方法适应性差等问题,提出一种基于语义分割和由粗到精策略 的水位线检测方法,建立分段对照的标定模型计算水位。 结合水位线长程相关性的特点,设计条带状空洞空间金字塔池化模 块,针对分割边界模糊的问题,设计多路聚合上采样模块并引入在线困难样本挖掘,提升语义分割模型的分割精度。 采用改进 的语义分割模型在由原图像经压缩后的低分辨率图像中进行粗检测,分割图像中的水区域与非水区域,根据模型输出的掩膜图 得到水位线的粗检测结果,然后在原图像中裁剪粗检测水位线的邻域并采用该模型进行精检测,得到水位线的精检测结果。 建 立分段对照的标定模型,获取像素坐标与世界坐标之间的映射关系,根据水位线精检测结果计算水位。 在构建的水位图像数据 集上进行试验,结果表明:在验证集上,改进后的语义分割模型粗检测和精检测的平均交并比分别提升了 2. 58% 和 1. 98% ,水位 线精检测结果的平均像素误差为 1. 89 pixel,相比粗检测结果降低了 52. 3% ,以水尺人工观测的读数为基准,摄像机在 23 m 工 作距离下水位测量结果置信水平为 95% 的不确定度为 0. 026 m。 所提方法对晴天、阴天、雨天、雪天等多种室外环境具有良好 的适应性,为船闸水位检测提供了一种可行的方法。