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龙图腾网获悉武汉星环恒宇信息科技有限公司申请的专利一种基于预训练模型的水尺检测方法、系统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：CN120220070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510360873.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于预训练模型的水尺检测方法、系统及存储介质是由胡永健;张坤;李齐宽;董春林;李红梅设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练模型的水尺检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于预训练模型的水尺检测系统与方法，包括：图像采集单元、数据预处理单元、预训练模型存储与调用单元、数据比对与本地数据生成单元、人工标注与筛选单元、微调训练与模型更新单元，通过“预训练和本地微调”双阶段模型优化，结合智能化偏差分析与闭环迭代机制，攻克了传统水尺检测效率低、模型泛化差、数据质量不可控等痛点，实现了高精度、高适应性、低运维成本的水位监测解决方案，具备显著的行业应用价值。

本发明授权一种基于预训练模型的水尺检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练模型的水尺检测系统，其特征在于，包括有： 图像采集单元，收集公司长期积累标注的水尺数据并将其传输至数据预处理单元； 数据预处理单元，用于对所述图像采集单元收集到的水尺数据进行预处理，转换为预训练模型所需的标准格式和尺寸； 预训练模型存储与调用单元，存储预训练好的水尺检测模型，并提供与其他单元的数据交互接口，当接收到数据比对与本地数据生成单元发送的检测请求时，从模型存储数据库中调用预训练模型，并将其加载到内存中，以便对输入的水尺图像进行快速检测，获取水位信息； 数据比对与本地数据生成单元，接收预训练模型输出的水位检测信息以及外部传感器采集到的水位数据，并对这些数据进行解析和格式转换，使其能够进行有效的比对分析；处理预训练模型检测水位与外部传感器水位数据之间的偏差情况，为水尺检测系统的数据质量控制和模型优化提供有力支持；当偏差大于阈值时，将对应的水尺图像从图像采集单元的存储路径中提取出来，并结合外部传感器的准确水位数据，生成新的标注数据； 人工标注与筛选单元，人工对数据进行标注与删选； 微调训练与模型更新单元，基于预训练模型架构，利用深度学习框架加载训练数据，对模型的参数进行微调训练，采用反向传播算法，根据训练集数据的损失函数值不断调整模型的权重和偏置，使模型能够更好地适应本地水尺的特征和环境条件，提高水位检测的准确率； 所述数据比对与本地数据生成单元包括以下模块： 数据接收与解析模块，接收预训练模型输出的水位检测信息以及外部传感器采集到的水位数据，并对这些数据进行解析和格式转换，使其能够进行有效的比对分析； 偏差计算与判断模块，从时间尺度和空间尺度上进行偏差分析，全面地评估模型在动态水位变化场景下的准确性，分别计算每个区域内预训练模型检测水位与传感器测量水位的偏差值，基于概率分布的方法来确定水位数据是否存在显著偏差，当接收到新的水位数据对比结果时，计算当前偏差值在相应概率分布模型中的出现概率，如果偏差值落在概率分布的低概率区域，则判定该偏差为显著异常，需要进一步进行本地数据生成和模型优化操作；而如果偏差值处于高概率区域，则认为该数据在当前环境条件下是合理的正常数据，可直接用于后续的数据分析或模型验证，无需触发复杂的数据处理流程；其中，在空间尺度上，考虑水尺不同刻度区域的水位偏差分布情况，将水尺图像划分为多个子区域，分别计算每个区域内预训练模型检测水位与传感器测量水位的偏差值，通过多区域的分析发现模型在水尺不同部位的检测精度差异，反映由多种因素导致的局部检测误差，为后续的针对性数据处理和模型优化提供更详细的信息； 偏差相关性分析与异常溯源模块，通过建立多元线性回归模型或使用深度学习中的关联分析算法，确定各个因素与水位偏差之间的量化关系，当发现显著偏差时，利用已建立的相关性模型进行异常溯源，并为后续的数据修正和模型训练提供更有针对性的反馈信息； 本地数据生成模块，当偏差大于阈值时，将对应的水尺图像从图像采集单元的存储路径中提取出来，并结合外部传感器的准确水位数据，生成新的标注数据；标注信息包括水尺图像的特征信息、准确水位数值以及相关的环境参数，将这些新标注数据存储到本地标注数据存储区，为后续的模型微调训练提供数据支持。

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