一种基于深度学习的船舶水尺识别方法、系统和设备

本申请公开了一种基于深度学习的船舶水尺识别方法、系统和设备。方法包括：获取船舶水尺的实时图像；对船舶水尺的实时图像进行预处理；将经过预处理后的船舶水尺的实时图像输入到预先训练好的深度学习网络模型中，利用深度学习网络模型识别水位线和船舶水尺的水尺刻度，得到船舶的实时吃水状态；将识别得到的水位线和船舶水尺的水尺刻度存储到数据库中。本申请采用深度学习网络模型，能够在复杂环境下准确识别船舶水尺刻度和水线；通过图像预处理技术，使对船舶水尺的识别可以适应各种光线条件和复杂海况，保证在恶劣天气下的稳定识别，提高了环境适应性；另外，通过云端数据库保存历史数据，支持实时查询和数据回溯，提升了可追溯性和准确性。