买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利水位检测方法及装置、电子设备、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：CN115855198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211665842.X，技术领域涉及：G01F23/22；该发明授权水位检测方法及装置、电子设备、存储介质是由孙普;刘平;白宇洁;高路;勾孟晓;杨子航;刘勇;周乐天;杨明设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本水位检测方法及装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水位检测方法及装置、电子设备、存储介质，涉及水位检测领域，其中，该方法包括：先接收对目标测量工具进行拍摄得到的图像，其中，目标测量工具设置在待测量水位的地理环境中，再将图像输入至指定神经网络模型，输出字符识别结果，然后评估字符识别结果的置信度，并在置信度低于等于预设置信度阈值的情况下，提取字符识别结果中最低位数值，最后基于最低位数值输出当前时刻的水位值。本发明解决了相关技术中，采用水位传感器不能有效检测水位，容易形成误报的技术问题。

本发明授权水位检测方法及装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水位检测方法，其特征在于，包括： 接收对目标测量工具进行拍摄得到的图像，其中，所述目标测量工具设置在待测量水位的地理环境中； 将所述图像输入至指定神经网络模型，输出字符识别结果，其中，所述指定神经网络模型已预先训练完毕，在训练所述指定神经网络模型时，包括：获取多组历史拍摄图像，其中，每组所述历史拍摄图像中至少包含两张对所述目标测量工具在历史时间段中进行连续拍摄后得到的图像；将所述多组历史拍摄图像输入至卷积神经网络中，提取图像初始特征；将所述图像初始特征输入至循环神经网络中，提取图像序列特征；将所述图像序列特征输入至连接时域分类的预设损失函数中，以训练卷积循环神经网络模型；在所述卷积循环神经网络模型输出的字符识别结果与所述历史拍摄图像的实际字符数值之间的相似度超出预设相似度阈值的情况下，确定训练完毕所述卷积循环神经网络模型；将训练完毕的所述卷积循环神经网络模型作为所述指定神经网络模型； 评估所述字符识别结果的置信度，并在所述置信度低于等于预设置信度阈值的情况下，提取所述字符识别结果中最低位数值； 评估所述字符识别结果的置信度的步骤，包括：提取所述字符识别结果中最小数值和最大数值，并以所述最小数值和所述最大数值为基准构造连续字符串，其中，所述连续字符串之间的数值间隔以所述目标测量工具的刻度为参考；采用预设编辑距离公式计算所述连续字符串与所述字符识别结果中当前读数集合之间的编辑距离值，其中，所述编辑距离值用于表征由所述当前读数集合变更为所述连续字符串所需的修改次数；基于所述编辑距离值评估所述字符识别结果的置信度； 基于所述最低位数值输出当前时刻的水位值，包括：获取历史水位读数集合，其中，所述历史水位读数集合中包含在历史过程中测量得到的多个历史水位值；基于所述最低位数值更新所述历史水位读数集合，得到当前时间段的水位读数集合，其中，所述当前时间段包含：所述当前时刻以及在所述当前时刻之前的多个历史时刻；统计所述当前时间段的水位读数集合中每个水位值的出现次数，并对所有出现次数进行排序，得到排序结果；提取所述排序结果中最大出现次数，并比较所述最大出现次数与预设数值阈值，得到比较结果；在所述比较结果指示所述最大出现次数大于所述预设数值阈值的情况下，将所述最大出现次数所指示的水位值作为所述当前时刻的水位值；在所述比较结果指示所述最大出现次数小于等于所述预设数值阈值的情况下，将所述历史水位读数集合中与所述当前时刻最接近时刻由拍摄图像识别到的历史水位值作为所述当前时刻的水位值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电信股份有限公司，其通讯地址为：100033 北京市西城区金融街31号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。