摘要
本发明涉及水位监测技术领域,尤其一种微高压氧舱冷凝水位的视觉监测系统,其技术方案包括:以预设频率采集接水盒内部图像,采用动态光照补偿与频域滤波技术消除水雾及反光干扰,集成U‑Net深度学习模型并通过多尺度特征融合分割水位线,结合时序分析识别泡沫、杂质伪影并动态修正水位值,根据水位阈值触发分级报警并联动空调排水系统,将传统图像处理与深度学习模型结合提升复杂工况下的检测鲁棒性,通过时序分析与物理特征建模有效区分真实水位与干扰物,采用模型压缩与硬件加速技术满足高压环境下的实时性要求,通过分级预警机制与排水系统联动确保设备运行绝对可靠。
技术关键词
视觉监测系统
高压氧舱
水位检测模块
泡沫特征提取
偏振特性分析
联动空调
动态
多尺度特征融合
深度学习模型
冷凝
Mueller矩阵
嵌入式压力传感器
子系统
判别模块
高频振荡噪声
排水系统
图像采集模块
容积卡尔曼滤波
HSV色彩空间
验证机制
系统为您推荐了相关专利信息
视觉监测系统
防抖相机
图像处理软件
控制终端
LED大灯
水位报警系统
集成电路芯片
水位检测模块
继电器
声光报警设备
远程智能监测
滚动机器人
滚动外壳
视觉监测系统
辅助照明系统