技术特征：
1.一种水尺，其特征在于，所述水尺的形状为矩形，以所述矩形对角线为分界线，所述水尺包括第一位于所述分界线两侧的第一区域和第二区域，所述第一区域和和第二区域的颜色不同。2.根据权利要求1中所述的水尺，其特征在于，所述第一区域为灰度值为0的黑色，所述第二区域为灰度值为255的白色。3.一种利用如权利要求1
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2任一项所述的水尺实现水位深度测量的方法，其特征在于，包括以下步骤：制作水尺图案，使其在垂直方向投影符合权利要求1所描述的特征；采集视频信息，并获取所述视频信息中的图像帧，所述视频信息包括水位和水尺的图像信息；对所述图像帧进行灰度处理，得到所述图像帧的灰度图；根据预先训练的水尺检测模型，对所述灰度图中水尺所在的区域进行定位；对所述水尺所在的区域进行边缘检测，检测所述区域中的线段；提取所述线段的像素长度，根据所述线段的像素长度和预设转换公式计算实际水位深度。4.根据权利要求3中所述的方法，其特征在于，在对所述图像进行灰度处理之前，所述方法还包括：利用多图像平均法对图像进行降噪处理，利用warpperspective算法对图像进行倾斜校正处理，利用retinex算法对图像进行去雾增强处理。5.根据权利要求3或4中所述的方法，其特征在于，利用yolo算法训练所述水尺检测模型。6.根据权利要求3或4中所述的方法，其特征在于，对所述水尺所在的区域进行边缘检测，包括：利用canny算子对定位到的所述区域进行边缘检测。7.根据权利要求3或4中所述的方法，其特征在于，根据拓扑关系提取到相关边缘线段长度，提取水面与第一区域的边缘线像素长度为a，与第二区域的边缘线像素长度为b。进而通过预设转换公式计算实际水位深度，包括：根据所述边缘线段的长度a、b计算比例k，所述比例k＝b/a；根据所述比例k，利用相似三角形原理计算出所述实际水位深度h，计算公式为：h＝l/(1+k)，其中，l为水尺的长度。8.一种利用如权利要求1
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2任一项所述的水尺实现水位深度测量的装置，其特征在于，包括：制作模块，用于使其在垂直方向投影符合权利要求1所描述的特征；采集模块，用于采集视频信息，并获取所述视频信息中的图像帧，所述视频信息包括水位和水尺的图像信息；处理模块，用于对所述图像帧进行灰度处理，得到所述图像帧的灰度图；定位模块，可选地用于根据预先训练的水尺检测模型，对所述灰度图中水尺所在的区域进行定位；
检测模块，用于对所述水尺所在的区域进行边缘检测，检测所述区域中的线段；计算模块，用于提取所述线段的像素长度，根据所述线段的像素长度和预设转换公式计算实际水位深度。9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求3
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7中任一所述的方法。10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求3
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7中任一所述的方法。
技术总结
本申请公开了一种利用智能视频分析技术的水尺测量的方法及装置，其中，该方法包括：制作水尺图案，采集视频信息，并获取所述视频信息中的图像帧，所述视频信息包括水位和水尺的图像信息；对所述图像帧进行灰度处理，得到所述图像帧的灰度图；根据预先训练的水尺检测模型，对所述灰度图中水尺所在的区域进行定位；对所述水尺所在的区域进行边缘检测，检测所述区域中的线段；提取所述线段的像素长度，根据所述线段的像素长度和预设转换公式计算实际水位深度。该方法将智能视频分析技术的水尺应用于水位深度测量，节省了人力成本和运维成本，实现了可自动监测水位。实现了可自动监测水位。实现了可自动监测水位。
技术研发人员：梁漫春 黎岢 杜晓闯
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2021.09.28
技术公布日：2022/1/4