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龙图腾网获悉中北大学申请的专利针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法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：CN115908780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211509073.4，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法是由孙传猛;魏宇;原玥;李欣宇;陈嘉欣;孔祥年;王文博设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水位检测技术领域，具体涉及一种针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法，包括如下步骤：S1、采集水位图像；S2、选取水位线和标志物并标注；S3、输入目标检测神经网络，提取训练模型；S4、对水位线和标志物进行检测；S5、线性拟合，得到水位线表达公式；S6、计算当前水位线的像素高度；S7、确定当前水位线的实际高程。本发明提供的针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法兼具成本低、智能化程度高、适应性强且受恶劣环境影响较小的优点，并且在样本数量大的前提下可以忽略个别样本误差的干扰，使本方法鲁棒性更强。

本发明授权针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对复杂恶劣环境的无水尺水位智能检测方法，其特征在于，依次包括如下步骤： S1、在待检测区域标记待检测位置、标志物一1和标志物二2，所述待检测位置与所述标志物一1位于所述待检测区域的同一位置，所述标志物一1和标志物二2皆高于待测水位的水体，采集待检测区域的水位图像，所述水位图像同时包含所述待检测位置、标志物一1和标志物二2，建立所述水位图像的数据集，并预先标定所述标志物一1的实际高程为，预先标定所述标志物二2的实际高程为，所述标志物一1与标志物二2的实际高程差为； S2、在所述水位图像中选取水岸分界线作为水位线进行标注，得到多个水位线标注框5，并使水位线标注框5的中心与所述水位线贴合；在所述水位图像中选取标志物一1和标志物二2进行标注，得到标志物一标注框3和标志物二标注框4；所述标志物为物体或几何形状； S3、将标注完成的数据集输入目标检测神经网络进行训练，提取训练模型； S4、对所述标志物一1和标志物二2进行检测，得到标志物一1预测框和标志物二2预测框，并提取标志物一1预测框的中心纵坐标，提取标志物二2预测框的中心纵坐标，从而标志物一1预测框与标志物二2预测框的中心像素高度差； S5、对水位线进行检测，得到多个水位线预测框并分别采样中心坐标，根据中心坐标样本进行线性拟合，获得水位线直线6及水位线表达公式； S6、提取标志物一1的预测框中心的横坐标，并代入水位线表达公式，得到当前水位线的像素高度； S7、根据标志物一1与标志物二2的实际高程差和标志物一1与标志物二2的像素高度差，确定实际高程与像素高度的映射关系为，并根据当前水位线与标志物一1的像素高度差，计算出当前水位线的实际高程为； S8、结合改进卡尔曼滤波方程导入历史信息作为先验知识指导本次水位高程的识别，并将最终水位值输出至水务管理平台，所述改进卡尔曼滤波方程为，其中为当前系统输出水位值，为上一次系统输出水位值，为当前系统测量水位值，为历史水位值的标准差，，为历史水位值的期望，所述历史水位值选取最近次的水位值。

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