1. 系统构成

智能水位图像识别系统由前端设备、传输网络、平台软件和显示终端四大部分组成。该系统通过定时拍摄和自主拍摄两种方式获取水尺图像，并定时或按需将这些图像上传。前端设备主要包括网络高清摄像机、水尺和4G流量卡；传输网络则利用4G网络将图像数据传送到信息中心。信息中心配置了一套平台软件系统，负责实时接收、存储图像数据，并定期进行水尺图像识别，最终将识别出的水位数据传输到显示终端。

2. 工作原理

图像识别系统主要由图像分割、图像特征提取和分类器识别三个部分组成。图像分割的主要功能是将图像划分为多个区域；图像特征提取则是对这些区域进行特征提取；分类器识别则是根据提取的特征进行分类。智能水位图像识别系统基于智能摄像头，运用机器学习和图像处理技术，为湖泊、河流和城市暴雨的水位提供监测服务。该系统主要采用定时拍摄和自主拍摄两种方式，定时或按需上传水尺图像和视频。

3. 图像分析技术实现流程

智能水位图像识别系统首先通过智能化摄像头对测站的预置位置进行校准，并利用图像生成水尺、水尺同名点及高程的模板，以确保基础数据的准确性。系统采用模板匹配算法、SIFT特征点提取和RANSAC随机抽样一致性算法，将原始图像与模板进行匹配，从而解决由于摄像头抖动导致的图像水尺位置变化问题。此外，系统还使用图像二值化算法精确查找夜间图像中的水尺位置，并利用底色匹配模板算法和同名点精准查找白天图像中的水尺位置。通过基于DeepLabV3+模型的语义分割技术，对识别误差较大的图像进行反复训练，逐步提高识别精度。最后，系统根据智能化摄像头算法控制预置点位置，进行多水尺实时图像抓拍，智能化选择合适的水尺进行水位分析。