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龙图腾网获悉朗坤智慧科技股份有限公司申请的专利一种工业场景下的水位尺读数双路径视觉测量方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120913193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511455036.3，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种工业场景下的水位尺读数双路径视觉测量方法、系统、设备及存储介质是由康建辉;陈松;李辉;陶玉程;赵子哲;郭盛;陈福兵;何招亮;江家杰;欧阳永子;褚业成设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业场景下的水位尺读数双路径视觉测量方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业场景下的水位尺读数双路径视觉测量方法、系统、设备及存储介质，涉及人工智能、图像识别与水位检测技术领域，包括依托工业场景摄像头，采集图像样本训练模型；基于图像平均亮度判定当前光照条件，切换日间模式与夜间模式，构建结构化像素坐标集；采用双路径输出水位值。本发明方法通过自动化读数和实时监控，减少了人工读数的延迟，提升了工作生产的安全性和可靠性。通过双路径识别机制适应多种光照条件，提高鲁棒性与准确性。采用小刻度数字连续性校验与修正算法，消除水位尺表面脏污引起的识别误差，大幅提高检测精度。

本发明授权一种工业场景下的水位尺读数双路径视觉测量方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业场景下的水位尺读数双路径视觉测量方法，其特征在于，包括： 依托工业场景摄像头，采集图像样本训练模型； 基于图像平均亮度判定当前光照条件，切换日间模式与夜间模式，构建结构化像素坐标集； 采用双路径输出水位值； 训练模型包括，基于已标注的素材训练目标识别模型与OCR检测模型； 所述目标识别模型包括，采用YOLOv8构建，引入多任务损失函数以将E字符检测任务与水位尺整体识别任务联合优化； 使用已标注好的图像素材训练目标识别模型和ORC检测模型，使用YOLOv8训练目标识别模型，识别水位尺及E字符，引入多任务损失函数，将E字符作为检测任务，损失函数表示为： ， 其中，为E字符检测损失，为权重参数，为YOLO主检测损失，为总损失； 所述OCR检测模型包括，在训练过程中引入序列一致性损失，对识别结果进行线性约束； 训练OCR检测模型，识别大刻度数字100和小刻度数字200，引入序列一致性约束，对识别结果进行正则化，表示为： ， 其中，为识别的数字总数，为第个数字的数值，为序列一致性损失值； 通过监控视频流采集待识别图像，通过光照强度判断函数，切换识别模式，判断函数表示为： ， 其中，为图像的平均亮度值，为总像素数量，为像素索引，为第个像素的红色通道值，为第个像素的绿色通道值，为第个像素的蓝色通道值，为判断阈值； ，切换至夜间识别模式； 使用已训练好的YOLOv8模型，从图像中检测出水位尺整体框与E字符框； 对图像中的水位尺进行检测，获取水位尺的边界框位置； 当检测到的水位尺区域内，对E字符进行目标识别，分别记录像素位置与RGB色值； 根据E字符色值，推测出水位尺最下方的残缺E字符的位置，并记录像素高度； 双路径包括，利用刻度像素差值与单位刻度高度推算，和依据E字符计数与残缺比例估算； 所述采用双路径输出水位值包括，利用刻度像素差值与单位刻度高度推算； 根据大刻度数字100与小刻度数字200之间的像素高度差，结合单像素对应的实际刻度高度，计算当前水位值； 图像中第个小刻度数字的垂直像素坐标为，每单位水位对应的像素高度为，第个大刻度的实际水位读数为； 利用刻度像素差值与单位刻度高度推算的实际水位值表示为： ， 其中，为最后一个大刻度数字，为最后一个大刻度数字下方的最后一个小刻度数字的垂直像素位置，为最后一个大刻度数字下方的第一个小刻度数字的垂直像素位置，为利用刻度像素差值与单位刻度高度推算的实际水位值； 所述采用双路径输出水位值包括，依据E字符计数与残缺比例估算； 找到最后一个大刻度数字的位置，并记录读数； 计算最后一个大刻度数字下方包含的完整E字符数量，并记录值为； 计算最底部的残缺E字符像素高度，输出残缺E字符的水位量程； 输出依据E字符计数与残缺比例估算的实际水位值表示为： ， 其中，为单个完整E字符的实际量程，为残缺E字符顶边像素位置，为残缺E字符底边像素位置，为依据E字符计数与残缺比例估算的实际水位值； 日间模式下，通过双路径识别的最终水位读数为二者最小值： ， 其中，表示最终水位读数； 夜间模式下，最终水位读数： 。

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