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龙图腾网获悉广东科凯达智能机器人有限公司申请的专利一种基于深度学习的油窗液位高度识别方法及系统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：CN119338889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411265553.X，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种基于深度学习的油窗液位高度识别方法及系统是由李丁;廖思军;郭京珠;胡文涛;纪俊杰设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的油窗液位高度识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的油窗液位高度识别方法，包括如下步骤：获取待检测设备的油窗的检测图像；将检测图像输入到图像分割模型中，通过图像分割模型获取得到油窗掩码图像以及液位掩码图像；分别对油窗掩码图想以及液位掩码图像进行图像处理，获取得到圆形以及直线；通过直线与圆形之间的位置关系，计算得到待检测设备的液位高度。本发明利用分割出的掩码图像进行圆形油视镜对应所述圆形和液位的所述直线之间的位置关系，获取得到当前油位的高度。无需采用传感设备进行检测，避免了高温高压环境下，传感器无法正常工作的问题。

本发明授权一种基于深度学习的油窗液位高度识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的油窗液位高度识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待检测设备的油窗的检测图像； 将检测图像输入到图像分割模型中，通过图像分割模型获取得到油窗掩码图像以及液位掩码图像； 分别对油窗掩码图像以及液位掩码图像进行图像处理，获取得到圆形以及直线； 通过直线与圆形之间的位置关系，计算得到待检测设备的液位高度； 所述图像处理包括圆形处理以及直线处理； 其中圆形处理包括以下步骤： 对油窗掩码图像进行图像形态学的开运行，得到第一图像； 在第一图像根据边缘点像素获取最小外接圆； 以所述最小外接圆作为所述圆形； 所述直线处理包括以下步骤： 获取液位掩码图像中的最小旋转包围框，作为第一包围框； 获取第一包围框与图像水平方向夹角最小的边，作为第一边； 以第一边的中心点为基点，将第一包围框缩小至原来的12，得到第一处理包围框； 使用第一处理包围框截取所述液位掩码图像的内容，得到第一处理掩码图像； 获取第一处理掩码图像中的最小旋转包围框，作为第二包围框； 获取第二包围框与图像垂直方向夹角最小的两条边，分别作为第二边与第三边； 分别获取第二边以及第三边的中点，连接所述第二边的中点以及第三边的中点，得到所述直线。

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