基于深度学习算法的水尺刻度提取技术

针对基于传统图像处理的水尺刻度检测算法受天气、光照等诸多环境因素影响较大,提出一种语义分割和目标检测结合的检测方法。首先在语义分割模型SegNet中嵌入注意力机制提高水域图像分割精度,然后将水尺区域图像送入改进的YOLOv3网络进行特殊字符的识别,并结合水岸线位置推算不完整字符长度,得到完整水尺刻度。实验结果表明:该水尺检测算法能准确定位水尺且水尺刻度提取准确度达到95%以上。