컴퓨터 비전 기술 발전으로 수위 및 하천 표면 속도 추정 방법이 상당한 성숙도를 보이고 있어요. 기존 센서 방식에 비해 해석 용이성, 자동 데이터 보관, 시스템 안정성 향상 등의 장점이 있습니다. 하지만 환경 변화에 민감하고, 정밀도가 제한적이며, 복잡한 현장 교정이 필요한 어려움도 남아있어요.
본 연구에서는 최첨단(SOTA) 비전 모델과 통계 모델을 결합하는 통합 프레임워크를 제안했어요. 물리적 사전 지식과 강력한 필터링 전략을 활용하여 수위 감지 및 유량 추정 정확도를 높였어요.
코드와 자료는 GitHub 저장소에서 확인할 수 있어요: https://github.com/sunzx97/Vision_Based_Water_Level_and_Flow_Estimation.git