《表2 不同算法在不同场景下分割准确率》

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《基于U-net的水位线检测》

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由表2可以看出，利用U-net进行图像分割之后提取出的水位线像素误差在5%以内，而使用分水岭算法、Sobel算子、Canny算子和CNN像素误差均在5%以上，甚至有的场景达到了20%。主要原因是:分水岭算法利用手动阈值对图像进行分割，对于水位波动较大或者背景相对复杂的情况需要进行多次手动阈值，很容易过度分割，所以精确度会受到很大的影响；使用Sobel算子和Canny算子分割过程中水位线必须分段获取，若其中一段水位超出平均值2倍方差大小，就需要重新分段，且针对光照强烈以及倒影较强的情况识别误差会增大，效率降低；CNN分割过程中由于特征图分辨率下降，卷积运算时引起平移，导致分割误差超出5%。