CN110132200A - 基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法及系统 - Google Patents

基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法及系统；该方法包括获取尾矿库干滩长度信息及对应水面高程信息，计算尾矿库坡比和滩顶高程，采集尾矿库实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度；该系统包括北斗水位监测设备、视频监控设备以及监测数据处理设备。本发明首先获取尾矿库干滩长度及对应水面高程信息的采样值，从而计算出尾矿库坡比和滩顶高程，再通过实时采集尾矿库水面高程信息，结合尾矿库坡比和滩顶高程得到尾矿库实时干滩长度，从而实现尾矿库干滩动态监测；本发明降低了传统监测方式的监测成本，提高了尾矿库干滩监测精度，并且能够不受恶劣环境条件影响，实现了全天候自动不间断监测。

Description

基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法及系统
技术领域
本发明属于尾矿库干滩监测技术领域，具体涉及一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法及系统。
背景技术
尾矿库坝体前干滩的测量是尾矿库安全监测中非常重要的环节，干滩的主要参数包括干滩长度、干滩面积和干滩水面分界线，这些参数随着外部因素变化而变化，这些外部因素包括尾矿矿砂的注入、尾矿中水量的变化、雨水阳光等会引起干滩的变化，导致尾矿会出现一定程度的危险，干滩的这些参数直接决定了坝体的稳定程度，干滩监测和维护不到位会导致坝体失稳乃至溃坝。因此需要在重点区域和特殊位置进行相应的监测，实时测量干滩长度、干滩面积和干滩水面分界线，作为维护保养的依据。
传统的干滩监测手段是人工值守，现场观察，效率非常低，且受人为因数影响较大。而采用视频监控的方式无法满足暴雨、大风等恶劣天下的监测需求。另外，通过采用监测设备的方式虽然可以解决问题实时监测问题，但是需要布置水上和干滩两套监测设备，成本较高，且干滩监测设备需要定期人工进行腾挪位置，增加了人为因数，监测数据可靠性降低。
发明内容
本发明的发明目的是：为了解决现有技术中存在的以上问题，本发明提出了一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法及系统。
本发明的技术方案是：一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法，包括以下步骤：
S1、将北斗水位监测设备放置在尾矿库水面，采集尾矿库水面高程信息；
S2、采用视频监控设备获取尾矿库水面和干滩的视频流数据，利用视频识别方法提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息；
S3、根据步骤S2提取的尾矿库干滩长度信息及对应步骤S1采集的水面高程信息，计算尾矿库坡比和滩顶高程；
S4、利用北斗水位监测设备采集尾矿库实时水面高程信息；
S5、根据步骤S3得到的尾矿库坡比和滩顶高程及步骤S4采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度。
进一步地，所述步骤S3根据步骤S2提取的尾矿库干滩长度信息及对应步骤S1采集的水面高程信息，计算尾矿库坡比，具体为
设定步骤S2在一定间隔时间提取的尾矿库干滩长度分别为S1、S2，步骤S1采集的对应水面高程分别为H1、H2，计算该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，表示为
其中，K表示该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比。
进一步地，所述步骤S3中，计算该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程，表示为
其中，H表示该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程。
进一步地，利用步骤S1和步骤S2分别采集不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息及对应的水面高程信息，对步骤S3计算得到的尾矿库坡比进行校准，具体为：
根据步骤S2提取的不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息，及步骤S1采集的对应的水面高程信息，分别计算不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，再根据不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比计算所有间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比平均值，得到校准后的尾矿库坡比。
进一步地，所述步骤S5根据步骤S3得到的尾矿库坡比及步骤S4采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度，表示为
Ss＝(H-Hs)*K
其中，Ss表示尾矿库实时干滩长度，Hs表示尾矿库实时水面高程信息。
本发明还提出了一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测系统，包括放置在尾矿库水面的北斗水位监测设备、安装在堆积坝周边的视频监控设备以及监测数据处理设备；
所述北斗水位监测设备用于采集设定尾矿库水面高程信息；
所述视频监控设备用于获取尾矿库水面和干滩的视频流数据；
所述监测数据处理设备用于利用视频识别方法提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息，并根据提取的尾矿库干滩长度信息及对应的水面高程信息，计算尾矿库坡比和滩顶高程；还用于根据计算得到的尾矿库坡比及所述北斗水位监测设备采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度。
进一步地，利用所述视频监控设备采集一定间隔时间内的尾矿库水面和干滩的视频流数据，同时利用所述北斗水位监测设备采集对应时刻的水面高程信息，再利用所述监测数据处理设备提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息，根据一定间隔时间内的尾矿库干滩长度S1、S2及对应水面高程分别为H1、H2，计算该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，表示为
其中，K表示该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比。
进一步地，所述北斗水位监测设备计算该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程，表示为
其中，H表示该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程。
进一步地，利用所述视频监控设备和北斗水位监测设备分别采集不同间隔时间段的尾矿库水面和干滩的视频流数据及对应的水面高程信息，利用所述监测数据处理设备对计算得到的尾矿库坡比进行校准具体为：
利用所述监测数据处理设备提取不同间隔时间段的视频流数据中尾矿库干滩长度信息，根据提取的不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息，及对应的水面高程信息，分别计算不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，再根据不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比计算所有间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比平均值，得到校准后的尾矿库坡比。
进一步地，所述监测数据处理设备根据计算得到的尾矿库坡比和滩顶高程及所述北斗水位监测设备采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度，表示为
Ss＝(H-Hs)*K
其中，Ss表示尾矿库实时干滩长度，Hs表示尾矿库实时水面高程信息，K表示尾矿库坡比。
本发明的有益效果是：本发明首先获取尾矿库干滩长度及对应水面高程信息的采样值，从而计算出尾矿库坡比和滩顶高程，再通过实时采集尾矿库水面高程信息，结合尾矿库坡比和滩顶高程得到尾矿库实时干滩长度，从而实现尾矿库干滩动态监测；本发明降低了传统监测方式的监测成本，提高了尾矿库干滩监测精度，并且能够不受恶劣环境条件影响，实现了全天候自动不间断监测。
附图说明
图1是本发明的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法流程示意图；
图2是本发明实施例中尾矿库结构示意图；
图3是本发明的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，是本发明的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法流程示意图；一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法，包括以下步骤：
S1、将北斗水位监测设备放置在尾矿库水面，采集尾矿库水面高程信息；
S2、采用视频监控设备获取尾矿库水面和干滩的视频流数据，利用视频识别方法提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息；
S3、根据步骤S2提取的尾矿库干滩长度信息及对应步骤S1采集的水面高程信息，计算尾矿库坡比和滩顶高程；
S4、利用北斗水位监测设备采集尾矿库实时水面高程信息；
S5、根据步骤S3得到的尾矿库坡比和滩顶高程及步骤S4采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤S1采用的北斗水位监测设备为本领域常用的高精度北斗位移测量设备，并且仅仅只采用一套北斗水位监测设备放置在尾矿库水面，进行尾矿库水面高程信息的实时监测，无需增加干滩北斗监测点，降低监测成本。。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤S2在尾矿库环境因素较好(如天气较好)的情况下，采用视频监控设备获取尾矿库水面和干滩的视频流数据，并且利用视频识别方法提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息；这里采用的视频识别方法为本领域的常规技术手段，这里不作具体要求。
上述步骤S2在尾矿库环境因素较差(如遇到长期下雨或者视频监控设备损坏)的情况下，可以选择人工现场观察的方式获取尾矿库干滩长度信息。
如图2所示，由于尾矿库是洗选矿后排出的矿渣堆积而成的，其库中的水通常会循环利用，根据生产情况，水位时高时低；水位高，则干滩短，水位低则干滩长。短期(至少一两周时间)来说，水位高低决定干滩的长度。但是长期来说，由于生产过程会不断排出矿渣，整个坝体会逐渐堆积升高，水位也会升高。因此本发明需要定期人工或者通过视频识别的方式对干滩长度进行采样，从而保证尾矿库坡比的动态调整。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤S3利用尾矿库水位和干滩长度在短期内的函数相关性，根据步骤S2提取的尾矿库干滩长度信息及对应步骤S1采集的水面高程信息作为采样值，计算尾矿库坡比，具体为
设定步骤S2在一定间隔时间提取的尾矿库干滩长度分别为S1、S2，步骤S1采集的对应水面高程分别为H1、H2，计算该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，表示为
其中，K表示该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比。
此外，本发明还利用步骤S1和步骤S2分别采集不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息及对应的水面高程信息，对步骤S3计算得到的尾矿库坡比进行校准，从而减小单一时间段内数据偶然性对坡比计算精度造成的影响。
上述对步骤S3计算得到的尾矿库坡比进行校准，具体为：
根据步骤S2提取的不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息，及步骤S1采集的对应的水面高程信息，分别计算不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，再根据不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比计算所有间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比平均值，得到校准后的尾矿库坡比。
本发明根据计算得到的尾矿库坡比进一步计算该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程，表示为
其中，H表示该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程。
本发明可以分别计算各个时间采样点对应的的尾矿库滩顶高程，再计算所有时间采样点对应的滩顶高程的平均值，将该尾矿库滩顶高程平均值作为该间隔时间段对应的滩顶高程，从而能够进一步提高滩顶高程的计算精度。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤S4在精确计算尾矿库坡比后，利用北斗水位监测设备对尾矿库水面高程信息进行实时监测，采集尾矿库实时水面高程信息，作为后续尾矿库干滩动态监测的实时数据基础。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤S5根据步骤S3得到的尾矿库坡比和滩顶高程及步骤S4采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度，表示为
Ss＝(H-Hs)*K
其中，Ss表示尾矿库实时干滩长度，H表示该间隔时间段对应的滩顶高程，Hs表示尾矿库实时水面高程信息，K表示尾矿库坡比。
由于尾矿库坡比在短期(3到5天内)可以认定为不会发生变化，因此本发明只需利用北斗水位监测设备对尾矿库水面高程信息进行实时监测，即可计算得到尾矿库实时干滩长度，从而实现24小时不间断监测，并且不受暴雨等恶劣天气条件的影响。
本发明还提出了一种应用上述基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法的尾矿库干滩动态监测系统，如图3所示，包括放置在尾矿库水面的北斗水位监测设备、安装在堆积坝周边的视频监控设备以及监测数据处理设备；
所述北斗水位监测设备用于采集设定尾矿库水面高程信息；
所述视频监控设备用于获取尾矿库水面和干滩的视频流数据；
所述监测数据处理设备用于利用视频识别方法提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息，并根据提取的尾矿库干滩长度信息及对应的水面高程信息，计算尾矿库坡比和滩顶高程；还用于根据计算得到的尾矿库坡比和滩顶高程及所述北斗水位监测设备采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度。
在本发明的一个可选实施例中，本发明利用所述视频监控设备采集一定间隔时间内的尾矿库水面和干滩的视频流数据，同时利用所述北斗水位监测设备采集对应时刻的水面高程信息，再利用所述监测数据处理设备提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息，根据一定间隔时间内的尾矿库干滩长度S1、S2及对应水面高程分别为H1、H2，计算该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，表示为
其中，K表示该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比。
在本发明的一个可选实施例中，本发明利用所述视频监控设备和北斗水位监测设备分别采集不同间隔时间段的尾矿库水面和干滩的视频流数据及对应的水面高程信息，利用所述监测数据处理设备对计算得到的尾矿库坡比进行校准。
上述监测数据处理设备对计算得到的尾矿库坡比进行校准，具体为
利用所述监测数据处理设备提取不同间隔时间段的视频流数据中尾矿库干滩长度信息，根据提取的不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息，及对应的水面高程信息，分别计算不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，再根据不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比计算所有间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比平均值，得到校准后的尾矿库坡比。
在本发明的一个可选实施例中，上述监测数据处理设备根据计算得到的尾矿库坡比和滩顶高程及所述北斗水位监测设备采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度，表示为
Ss＝(H-Hs)*K
其中，Ss表示尾矿库实时干滩长度，H表示该间隔时间段对应的滩顶高程，Hs表示尾矿库实时水面高程信息，K表示尾矿库坡比。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将北斗水位监测设备放置在尾矿库水面，采集尾矿库水面高程信息；
S2、采用视频监控设备获取尾矿库水面和干滩的视频流数据，利用视频识别方法提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息；
S3、根据步骤S2提取的尾矿库干滩长度信息及对应步骤S1采集的水面高程信息，计算尾矿库坡比和滩顶高程；
S4、利用北斗水位监测设备采集尾矿库实时水面高程信息；
S5、根据步骤S3得到的尾矿库坡比和滩顶高程及步骤S4采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度。
2.如权利要求1所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法，其特征在于，所述步骤S3根据步骤S2提取的尾矿库干滩长度信息及对应步骤S1采集的水面高程信息，计算尾矿库坡比，具体为
设定步骤S2在一定间隔时间提取的尾矿库干滩长度分别为S1、S2，步骤S1采集的对应水面高程分别为H1、H2，计算该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，表示为
其中，K表示该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比。
3.如权利要求2所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法，其特征在于，所述步骤S3中，计算该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程，表示为
其中，H表示该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程。
4.如权利要求3所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法，其特征在于，利用步骤S1和步骤S2分别采集不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息及对应的水面高程信息，对步骤S3计算得到的尾矿库坡比进行校准，具体为：
根据步骤S2提取的不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息，及步骤S1采集的对应的水面高程信息，分别计算不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，再根据不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比计算所有间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比平均值，得到校准后的尾矿库坡比。
5.如权利要求2、3、4任一所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测方法，其特征在于，所述步骤S5根据步骤S3得到的尾矿库坡比和滩顶高程及步骤S4采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度，表示为
Ss＝(H-Hs)*K
其中，Ss表示尾矿库实时干滩长度，Hs表示尾矿库实时水面高程信息。
6.一种基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测系统，其特征在于，包括放置在尾矿库水面的北斗水位监测设备、安装在堆积坝周边的视频监控设备以及监测数据处理设备；
所述北斗水位监测设备用于采集设定尾矿库水面高程信息；
所述视频监控设备用于获取尾矿库水面和干滩的视频流数据；
所述监测数据处理设备用于利用视频识别方法提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息，并根据提取的尾矿库干滩长度信息及对应的水面高程信息，计算尾矿库坡比和滩顶高程；还用于根据计算得到的尾矿库坡比和滩顶高程及所述北斗水位监测设备采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度。
7.如权利要求6所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测系统，其特征在于，利用所述视频监控设备采集一定间隔时间内的尾矿库水面和干滩的视频流数据，同时利用所述北斗水位监测设备采集对应时刻的水面高程信息，再利用所述监测数据处理设备提取视频流数据中尾矿库干滩长度信息，根据一定间隔时间内的尾矿库干滩长度S1、S2及对应水面高程分别为H1、H2，计算该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，表示为
其中，K表示该间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比。
8.如权利要求7所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测系统，其特征在于，所述北斗水位监测设备计算该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程，表示为
其中，H表示该间隔时间段对应的尾矿库滩顶高程。
9.如权利要求8所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测系统，其特征在于，利用所述视频监控设备和北斗水位监测设备分别采集不同间隔时间段的尾矿库水面和干滩的视频流数据及对应的水面高程信息，利用所述监测数据处理设备对计算得到的尾矿库坡比进行校准，具体为：
利用所述监测数据处理设备提取不同间隔时间段的视频流数据中尾矿库干滩长度信息，根据提取的不同间隔时间段的尾矿库干滩长度信息，及对应的水面高程信息，分别计算不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比，再根据不同间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比计算所有间隔时间段对应高程区域的尾矿库坡比平均值，得到校准后的尾矿库坡比。
10.如权利要求7、8、9任一所述的基于北斗及视频识别的尾矿库干滩动态监测系统，其特征在于，所述监测数据处理设备根据计算得到的尾矿库坡比和滩顶高程及所述北斗水位监测设备采集的实时水面高程信息，计算尾矿库实时干滩长度，表示为
Ss＝(H-Hs)*K
其中，Ss表示尾矿库实时干滩长度，Hs表示尾矿库实时水面高程信息，K表示尾矿库坡比。
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