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基于YOLO-v5和ResNet的舱底水液位识别算法

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船海工程 2020年第6期49卷 39-43页

作者：王坤房玉吉刘华龙刘帅余淞洋海装沈阳局驻大连地区第一军事代表室辽宁大连116001 中国舰船研究设计中心武汉430064

针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船... 详细信息

针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船舶损害管制系统中应用的可能。

关键词： YOLO-v5算法 ResNet算法图像识别液位识别

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应用图像处理技术的舱室液位识别算法研究

软件导刊 2021年第3期20卷 139-144页

作者：臧涛罗光宇海军驻武汉地区第二军代室武汉理工大学自动化学院湖北武汉430070

为了快速准确地定位船舶运行过程中的损害隐患,改善船舶舱室中液位识别自动化程度低的缺点,基于图像处理技术,利用滤波、灰度转化等方法完成对采集图像的预处理,通过直方图均衡化及图像分割技术实现对图像的进一步处理,在对处理后的图... 详细信息

为了快速准确地定位船舶运行过程中的损害隐患,改善船舶舱室中液位识别自动化程度低的缺点,基于图像处理技术,利用滤波、灰度转化等方法完成对采集图像的预处理,通过直方图均衡化及图像分割技术实现对图像的进一步处理,在对处理后的图像进行形态学操作及轮廓逼近后,提取出液位检测结果,将水箱模型中的测量结果与实际值进行比较,得出相对误差。结果表明,应用图像处理技术的舱室液位识别算法较传统液位识别算法精度较高,相对误差达3.27%。该算法的液位检测识别准确率为96.73%,满足船舶实际运行需求,且由于该算法可封装成智能识别系统,具有适应能力强、部署灵活的特点,具备向船舶实际作战中损害管制系统扩展的应用空间。

关键词：图像处理液位识别阈值分割滤波

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计算机视觉的液压气动控制液位的识别

青岛大学学报（自然科学版） 2017年第1期30卷 113-117页

作者：付海娟山东外事翻译职业学院综合学院济南250100

针对传统的超声液位检测技术进行液压气动控制液位识别受到多层介质传播损失因素的影响,导致识别的精度不高的问题,提出一种基于计算机视觉的液压气动控制液位识别技术,对采集的液压气动控制液位标记视觉图像进行模板特征匹配,进行液位... 详细信息

针对传统的超声液位检测技术进行液压气动控制液位识别受到多层介质传播损失因素的影响,导致识别的精度不高的问题,提出一种基于计算机视觉的液压气动控制液位识别技术,对采集的液压气动控制液位标记视觉图像进行模板特征匹配,进行液位视觉图像的信息增强和边缘轮廓检测处理,结合气动控制液位成像区域特征分割方法实现液位标记线分割,实现液位视觉识别。仿真结果表明,采用该方法进行液压气动控制液位识别的精准度较高,抗介质传播损伤的干扰性较好。

关键词：计算机视觉液压气动控制液位识别

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储罐液位传热反问题的识别方法及实验分析

红外 2015年第9期36卷 21-24,34页

作者：石宏臣孙丰瑞杨立陈林海军工程大学动力工程学院武汉430033

基于储罐表面温度反演液位是一种全新的液位识别方法,其识别精度高,应用范围广。建立了储罐的物理模型,利用有限体积法求得简体的表面温度场,并反演了筒体内的液位和温度。为了验证识别精度,设计了压力容器对比实验。实验表明,在实际允... 详细信息

基于储罐表面温度反演液位是一种全新的液位识别方法,其识别精度高,应用范围广。建立了储罐的物理模型,利用有限体积法求得简体的表面温度场,并反演了筒体内的液位和温度。为了验证识别精度,设计了压力容器对比实验。实验表明,在实际允许的测量误差内(σ=2℃),模拟识别误差小于1%,实验识别的液位误差在2%左右,利用反演算法能识别简体内的液体温度,精度也比较高。实验结果验证了该识别方法的有效性,为红外液位检测和温度识别提供了理论和实验依据。

关键词：传热反问题液位识别红外热像仪压力容器实验

一种基于深度学习的空调机房设备状态检测算法

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建筑科学 2023年第2期39卷 162-170页

作者：贾乾然许鹏李俊杰同济大学机械与能源工程学院上海201804

为规避空调机房人工巡检的固有缺陷,推动建筑运维智能化、无人化发展,此篇文章基于深度神经网络Mask-RCNN,提出了1种应用于巡检机器人的机房设备状态检测算法,通过精心选取特征并解释,分别利用多目标识别、实例分割、关键点检测的方式,... 详细信息

为规避空调机房人工巡检的固有缺陷,推动建筑运维智能化、无人化发展,此篇文章基于深度神经网络Mask-RCNN,提出了1种应用于巡检机器人的机房设备状态检测算法,通过精心选取特征并解释,分别利用多目标识别、实例分割、关键点检测的方式,实现了对控制面板指示灯状态、加药箱液位以及机械表指针读数的检测与识别。测试集实验结果表明,该算法可以精确识别设备状态,其中指示灯识别准确率达到98.7%,相对液位误差及相对角度误差分别控制在10%以及1%以内,具有广阔的应用前景。

关键词：机器视觉指示灯识别液位识别机械表识别 Mask RCNN

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基于图像分析的污泥沉降过程检测系统设计

基于图像分析的污泥沉降过程检测系统设计

作者：汤实现沈阳化工大学

学位级别：硕士

活性污泥法是污水处理厂常用的处理工艺之一,污泥的沉降性能影响着整个处理工艺的运作,沉降指标能够反映出污泥的沉降性能,因此高效精确的沉降指标测量非常重要。然而,对于污泥沉降比、污泥沉降速度、污泥体积指数等污泥沉降性能指标的... 详细信息

活性污泥法是污水处理厂常用的处理工艺之一,污泥的沉降性能影响着整个处理工艺的运作,沉降指标能够反映出污泥的沉降性能,因此高效精确的沉降指标测量非常重要。然而,对于污泥沉降比、污泥沉降速度、污泥体积指数等污泥沉降性能指标的测量,传统的方法往往完全依赖于人工手动实现。由于人主观判断因素的存在,导致测量结果误差较大,人工智能的不断发展,其独特的准确性、高效性、稳定性等功能特点被各大领域广泛应用,因此,智能化测量的方法在污水处理方向上具有一定的实际研究意义。本文基于卷积神经网络和图像处理技术相结合的方法实现了污泥沉降视频中泥水分界面刻度值的自动识别,根据识别的刻度值分别完成了污泥沉降过程中整体沉降变化曲线图的绘制、污泥沉降性能指标的测量,并对可能影响污泥沉降性能的絮体特征做出相应的分析,以絮体特征为辅助变量作为深度随机网络的输入,预测了污泥的成层沉降速度(Zone Settling Velocity,ZSV)。其中,针对拍摄实验量筒中沉降污泥视频时,由于液位面产生形变而造成的误差问题,设计了一种基于局部阈值与最小二乘法拟合曲线相结合的方法,拟合出了沉降污泥的液位面,得到液位面的位置信息;采用图像预处理的一些方法,分割出量筒上的数字区域并送入改进后的卷积神经网络(LeNet-5)进行识别;设计了一种将识别的字符与液位面位置坐标相结合的计算污泥液位面刻度值的方法,得出污泥液位面的刻度值;利用所得污泥液位值,测出污泥的沉降比、污泥的体积指数以及绘制了污泥整体沉降曲线,根据曲线的变化趋势,划分出不同的沉降阶段;采用深度随机配置网络(DeepSCN)对污泥区域沉降速度进行预测,采用十一个特征值作为模型的输入,将预测的结果与真实值以及常用的区域沉降速度模型预测进行误差分析。最后,基于PyQt5设计了一种具有沉降视频加载、图像预处理、量筒液位识别、污泥絮体的分割与特征提取等功能的批量沉降系统。本文通过实验验证了所设计方法的可行性以及准确性,为进一步完善对污泥沉降性能的认识提供了一定的理论参考意义,对污水处理向智能化发展具有一定的实际参考价值。

关键词：活性污泥污泥沉降神经网络图像处理液位识别

基于深度学习的标准金属量器液位图像检测方法

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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计量与测试技术 2022年第2期49卷 66-71页

作者：潘嘉鹏杨荣淇金荣品赵翠莲上海大学机电工程与自动化学院上海船舶研究设计院

传统基于灰度梯度分割的液位识别方法容易受到光照、清晰度等因素的影响,鲁棒性较低。为了解决这一问题,本文提出采用深度学习的液位图像检测算法;针对量器玻璃管液位线特点裁剪网络压缩卷积层,加快提取速度;使用K-means聚类设计先验框... 详细信息

传统基于灰度梯度分割的液位识别方法容易受到光照、清晰度等因素的影响,鲁棒性较低。为了解决这一问题,本文提出采用深度学习的液位图像检测算法;针对量器玻璃管液位线特点裁剪网络压缩卷积层,加快提取速度;使用K-means聚类设计先验框,增强尺度适应性。实验结果表明,基于YOLOv4的改进模型在液位线动态识别中,平均准确率mAP达到98.63%,帧处理速度达到了40fps。

关键词：标准金属量器液位识别 YOLOv4

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污水排放中液位的自动监控

计量技术 1998年第6期 27-29页

作者：王世元秦皇岛腈纶厂

根据工厂化工污水存在导电离子这一特性，设计了用于测量污水水位的液位开关。并用该液位开关发出的继电信号实现对污水贮槽液位的自动监测与控制。

关键词：污水贮槽液位开关自动监测液位识别

基于图像识别的玻璃量器自动检定装置控制系统的开发

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基于图像识别的玻璃量器自动检定装置控制系统的开发

作者：张宁太原理工大学

学位级别：硕士

在传统的玻璃量器检定中,由人工采用衡量法对玻璃量器的容量进行检定。此方法易造成人为误差,不具有良好的重复性且需要手动记录天平质量和温度,出错风险大,测量效率和准确度较低,满足不了计量院对检定精度和效率的要求。随着计量院检... 详细信息

在传统的玻璃量器检定中,由人工采用衡量法对玻璃量器的容量进行检定。此方法易造成人为误差,不具有良好的重复性且需要手动记录天平质量和温度,出错风险大,测量效率和准确度较低,满足不了计量院对检定精度和效率的要求。随着计量院检定需求的不断增长,这种矛盾变得日益突出,实现玻璃量器的高精度、自动化检定意义深远。实现玻璃量器的自动化检定主要依靠机器视觉,即使用机器代替人眼来做测量和判断。目前国内外对于机器视觉的应用主要集中在工业、农业、国防、交通、医疗等领域。然而,在计量行业,机器视觉检测技术的应用几乎是空白。本文以吸量管、滴定管为研究对象,采用了灰度化、二值化、开运算、霍夫变换等图像处理算法,通过实验数据分析,对凹液面的像素变化规律进行了研究,提出了相应的凹液面识别方法。在此基础上,设计了检定装置的硬件控制系统和上位机软件。具体研究内容如下:深入分析了《JJG 196-2006常用玻璃量器》规程中衡量法的检定要求,构建和规划了装置的总体方案,采用面向系统化的方法开发整套装置,在分析需求的基础上,明确功能规划,设计了装置的整体硬件框架。根据总体方案,设计了STM32单片机最小系统、RS-485通信系统、抽水和放水控制系统、横向和纵向位置控制系统、水温采集系统、称量系统和防漏气系统。在硬件系统的基础上,采用自上而下的上位机软件设计方法,采用多任务并发执行的方式,充分发挥上位机多核CPU的优势。基于MFC框架开发了RS-485通信模块、信息输入模块、参数设置模块、图像处理模块、数据保存模块、PID控制模块,可以实现玻璃量器的自动检定功能,并支持检定结果Excel表格导出。将硬件控制系统与上位机系统集成起来,搭建实验平台,对整体系统进行了运行调试。实验结果表明:装置功能完善,运行可靠稳定,能够完成1ml-25ml吸量管、滴定管的自动检定,检定流程符合《JJG 196-2006常用玻璃量器》规程要求。液面识别精度高达0.1mm,可以满足检定机构对于测量精度的要求。

关键词：玻璃量器图像处理液位识别自动化控制 Windows编程