Page 39 - 水利水电工程管理与测量技术控制

水利水电工程管理与测量技术控制

基于空间的数据相互连接，达到一个可视化。因此，遗传算法是智能技术在水利
工程管理中的重点之一。
在水利工程的管理中，如果以遗传算法为出发点，能够及时发现并解决问

题，减少问题对管理的阻碍，遗传算法可以有效地解决这一问题改善并支持水利
工程管理的顺利进行。为了使遗传算法能够在实际的应用中发挥重要核心功能，
有必要在水利工程管理中建立一套相应的遗传算法技术框架。首先，设置遗传算
法编码器的工作量是为了确保编码器工作的全面、便捷和综合。为了更好地使用

遗传算法，我们很有必要在算法上设置一些固定的约束，使遗传算法能够正常运
行。同时，由于遗传算法的基本条件要求，我们还必须做好对数学建模和函数计
算方面的准确性研究。在实际的应用中，遗传算法的重点是与地理条件有机结合，
利用地理信息存在的空间问题，去改善和提高地理信息的空间数据处理技术水平

以及遗传算法在网络中的显现。同时，也可以通过使用遗传算法来监督水利工程
管理项目。按照水利工程管理项目的实际情况，进行不同的调整来确保工程的有
效性。
4. 人工智能技术在水利监测中的应用

（1）水位监测
采用前端智能分析功能，获取视频图像后，首先确定水尺位置，并在水尺区
域将水尺进行数字分割，然后再通过视频检测水位线的位置，结合数字分割结果
与水位线检测结果相结合，得出水尺读数，这种方案不易受到环境、相机角度等

因素干扰，并将水位数据上传，后端平台进行自动监测与记录。同时水位监测精
度±20mm，监测周期可设，可以远程进行随时查看，确保可视化合理性的检验。
算法实现方面，首先进行图像预处理，将图像中的噪点去除，采用高斯滤波对图
像进行处理，可以抑制噪声与平滑图像。利用训练模型来检测视频中的水尺位置，

此处使用 LBP 特征级联分类器算法，以邻域中心像素为阈值，相邻 8 个像素的
灰度值与中心的像素进行比较，这样就可以反应该区域的纹理信息。在确定水尺
区域以后，需要对水尺进行数字分割，基于方向特征及神经网络的图像识别方案
对数字进行识别。进一步进行水尺数字的分割，首先根据数字与水尺的比例来确

定数字所在的水尺区域，再用纹理特征算法对水尺所在区域进行二进制化处理，
再对水平与垂直方向投影，得到水平与垂直方向的像素数据，根据像素数据计算
出各个字的边界，从而读出水尺的数据。确定完水尺区域以后，再确定水位线位

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