CN119478437A 一种基于图像识别的水位预测模型构建方法 （陕西水务发展智能科技有限公司）_第1页
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一种基于图像识别的水位预测模型构建方法本发明公开了一种基于图像识别的水位预2S4、设计基于自监督学习的异常检测机制，对目标S6、将目标水域周边区域的地理信息进行整合，构3定义水位高度H：;在复杂环境包括强光反射、雨水模糊下，分割存在误差，S(a,y)：像素点(a,y)的分类概率映射，其中swater表示水面的概率，smarker表示标;;模型将气象数据实时接入，通过加权方式影响最终的水位预测结果，根10.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的水位预测模型构建方法，其特征在于，4模型在训练中结合滑动窗口技术提取水位的短期动态特征，提供精确的趋势预测结5[0004]针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于图像识别的水位预测模型构建方67子和几何修正机制解决了不同视角和光学畸变导致的偏差问题。模型具有更高的适用性、[0058]图2为本发明提出的一种基于图像识别的水位预测模型构建方法中自适应权重分[0059]图3为本发明提出的一种基于图像识别的水位预测模型构建方法中水位高度估算中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施8过95%分位数也可以认为光线反射强烈。9[0092]请参阅图2和图3，基于实施例一所述的基于图像识别的[0105]有效像素强度：指图像中水面或水位标志物区域的像素强度（通过初步分割实[0107]分别得到SNRis,SNRir,SNVRun。[0108]SNRis,SNRir,SNVRun分别是可见光的图像信噪比、红外光的图像信噪比、[0118]Rain(w)和Night(T)是根据天气和时间的增益函数。子和几何修正机制解决了不同视角和光学畸变导致的偏差问题。模型具有更高的适用性、术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及

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