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！

龙图腾网获悉广东华南水电高新技术开发有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv11与DeepLabV3+的水库矮桩式水尺水位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：CN121392853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511970264.4，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权一种基于改进YOLOv11与DeepLabV3+的水库矮桩式水尺水位检测方法是由江显群;高月明;柳树票;张慧慧;袁有为;陈杰锋;陈希谣;孙俐;吴纬轶;南瑞川;吴春丰设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv11与DeepLabV3+的水库矮桩式水尺水位检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv11与DeepLabV3+的水库矮桩式水尺水位检测方法，包括：获取水库区域全景图像和水尺字符特写图像；构建改进的YOLOv11模型，在骨干网络和颈部网络部分引入RCM模块与CA模块，实现对水尺数量及字符区域的精准检测；对DeepLabV3+模型进行优化，将其主干网络替换为MobileNetV3，并融合DenseASPP与空间金字塔SP模块，实现水域与水位线的高精度分割；依据字符检测结果建立像素距离与实际水位的动态换算模型，有效消除因拍摄视角和镜头畸变引起的测量误差。本发明显著提升了水位识别的自动化程度与精度，适用于大范围、多视角环境下的水库水位实时监测。

本发明授权一种基于改进YOLOv11与DeepLabV3+的水库矮桩式水尺水位检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv11与DeepLabV3+的水库矮桩式水尺水位检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 设计全局预置点与局部预置点协同观测策略，分别获取水库区域全景水尺图像和单水尺特写图像； 构建改进的YOLOv11模型并进行训练，利用改进的YOLOv11模型对全局预置点的全景水尺图像进行识别得到水尺根数，调用识别到水尺对应局部预置点的单水尺特写图像，利用改进的YOLOv11模型识别单根水尺上露出水面的“E”字符及数字区域，得到检测框信息；所述改进的YOLOv11模型是在骨干网络和颈部网络部分分别引入矩形自校准模块RCM与坐标注意力机制CA； 构建改进的DeepLabV3+模型并进行训练，利用改进的DeepLabV3+模型对局部预置点的单水尺特写图像进行像素级水域分割，提取分割轮廓并完成水位线定位；所述改进的DeepLabV3+模型，是将DeepLabV3+模型的主干网络替换为MobileNetV3，并融合DenseASPP与空间金字塔SP模块； 依据字符检测结果建立像素距离与实际水位的动态换算模型，通过水位线在字符范围内的相对位置计算当前水位值，包括以下步骤： 对识别出的相同朝向“E”字符的特征点坐标进行垂直直线拟合，得到拟合后的垂线； 从水位线点集中找出到拟合后的垂线距离最近的点，作为水位线参考点； 计算最后两个连续同向“E”字符的像素距离，结合实际物理距离换算像素当量K； 计算最后一个“E”字符与水位线参考点的像素距离，通过像素当量K换算最后一个“” 字符到水面的实际距离； 结合水尺顶部高程值、识别到最下方“E”字符位置最近的数字值M及“E”字符的实际 高度，计算当前水位值，计算公式为； 所述改进YOLOv11模型，具体为： 在YOLOv11的骨干网络中，于第二个和第三个C3k2模块的输出之后分别嵌入RCM模块，RCM模块通过多分支水平与垂直矩形卷积提取轴向上下文信息，经自校准权重机制融合重建多尺度特征； 在YOLOv11的颈部网络输出端与三个检测分支之前分别嵌入RCM模块，通过多尺度矩形卷积整合不同感受野信息，采用自校准机制对遮挡区域进行特征补偿与修复； 在骨干网络末端的SPPF模块与C2PSA模块之间嵌入CA模块，通过嵌入坐标信息实现空间位置和通道维度的协同注意力校准，输出经过位置通道加权的特征图。

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广东华南水电高新技术开发有限公司，其通讯地址为：510611 广东省广州市天河区天寿路105号901、902、903、904、905、1001、1002、1003、1004、1005、1006房；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。