CN111024181A - 针对复杂环境的视觉传感水位测量系统 - Google Patents
针对复杂环境的视觉传感水位测量系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111024181A CN111024181A CN201911142790.6A CN201911142790A CN111024181A CN 111024181 A CN111024181 A CN 111024181A CN 201911142790 A CN201911142790 A CN 201911142790A CN 111024181 A CN111024181 A CN 111024181A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- data
- information
- water level
- complex environment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F23/00—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm
- G01F23/04—Indicating or measuring liquid level or level of fluent solid material, e.g. indicating in terms of volume or indicating by means of an alarm by dip members, e.g. dip-sticks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Measurement Of Levels Of Liquids Or Fluent Solid Materials (AREA)
Abstract
本发明涉及土木工程技术领域,尤其是一种针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,包括数据挖掘模块,所述数据挖掘模块与照片信息判断模块实现信号连接,同时照片信息判断模块与数学模型构造模块实现信号连接,所述数学模型构造模块具体包括数据接收模块,数据接收模块将照片信息判断模块中的数据信息进行接收后,再将接收的数据信息传递至计算芯片模块中,同时计算芯片模块内部设置有SVM分类算法模块以及RGB向量图形计算模块,计算后的数据通过数据导出模块将数据导出。本发明利用图像RGB信息,在不损失图像信息的情况下,准确定位测量区域。
Description
技术领域
本发明涉及土木工程技术领域,尤其涉及针对复杂环境的视觉传感水位测量系统。
背景技术
目前市面上使用的自动化水位测量设备,如浮子式水位计、压力式水位计,超声波水位计等,虽然使用范围较多,但它们相应弊端:浮子式需要建设量测井,同时绳索和轮盘存在打滑问题;压力式则是无法对泥沙含量较高的水体进行测量,压力探头容易受到泥沙淤积和磨损;超声波水位计无法处理存在漂浮物的水体;此外,这些设备还存在零飘、温飘影响,需要定期进行人工率定,在暴雨期几乎无法识别水位,复杂环境下的水位量测精度无法达到95%以上,这使得人工读数仍然是最可靠的水位测量技术。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在在复杂环境下的无法实现高精度水位实时和稳定的测量的缺点,而提出的一种针对复杂环境的视觉传感水位测量系统。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
设计针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,包括数据挖掘模块,所述数据挖掘模块与照片信息判断模块实现信号连接,同时照片信息判断模块与数学模型构造模块实现信号连接,且数据模型构造模块与计算模块实现信号连接,所述数学模型构造模块具体包括数据接收模块,数据接收模块将照片信息判断模块中的数据信息进行接收后,再将接收的数据信息传递至计算芯片模块中,同时计算芯片模块内部设置有SVM分类算法模块以及RGB向量图形计算模块,用于对照片中的护具进行计算,计算后的数据通过数据导出模块将数据导出。
优选的,所述数据挖掘模块包括数据接发模块,数据接发模块将数据进行接受后,并将数据传递至中央处理模块中,咋中央处理模块中对数据处理后,通过数据风雷模块对数据进行分类以及通过数据清洗模块对数据进行清洗。
优选的,所述计算模块通过信号连接的方式实现与数据储存模块的连接。
优选的,所述数据储存模块包括数据转换模块,通过数据转换模块将来自计算模块中的数据信息进行转换,将转换后的数据通过数据压缩模块进行压缩,并通过无线传输模块将压缩后的数据信息传递至数据备份模块中进行备份。
优选的,所述照片信息判断模块利用识别算法对多帧图像进行处理,以实现复杂环境下的高精度水位实时和稳定的测量。
本发明还提供了一种针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的操作方法,具体包括如下步骤:
S1、利用视觉传感的方式以及机器视觉原理,采用高精摄像头读取水池视频数据,水尺位置对图像进行预处理,确定测量位置;
S2、通过处理器对视频流的照片信息进行数据的挖掘,提取图像正负样本图片和基准点信息,并通过中央芯片判断照片中的特征值和边缘信号;
S3、构建数学模型,得到水面线位置;
S4、利用基准点计算得到水面线实际位置。
优选的,所述S3步骤中的构建数学模型具体包括借助于计算芯片模块,采用SVM分类算法原理,将识别问题转化为分类问题,利用分类间隔区别水面信息和背景信息,所得到的分类界面位置就是水面线所在位置,整个算法需要大量的水面和背景图片作为正负样本,以RGB作为向量进行图像信息计算,构建分类训练模型,在建立模型后先对样本进行预测,通过测试区域正负样本累积运算得到水位线的像素位置。
本发明提出的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,有益效果在于:该针对复杂环境的视觉传感水位测量系统改变测量原理思路,通过视觉传感的方式,利用机器视觉原理,采用高精摄像头读取水池视频数据,利用识别算法对多帧图像进行处理,以实现复杂环境下的高精度水位实时和稳定的测量,利用图像RGB信息,在不损失图像信息的情况下,准确定位测量区域,同时利用分类算法高效利用样本图像,在复杂环境中,有效识别水面线位置,即使是强光、少光、水面遮挡的小样本情况,也能够准确定位。最后在计算水位时,利用多项式拟合,解决镜头畸变和水体弧面问题,大大提高了水位识别精度。本发明在复杂环境中对水位的识别相较于原有水位计测量,不仅做到精度提高,同时还能够利用现场图像自率定,解决了传统自动化水位计的弊端,是水位测量的一场革命。
附图说明
图1为本发明提出的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的系统框图。
图2为本发明提出的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的数据挖掘模块的系统框图。
图3为本发明提出的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的数据储存模块的系统框图。
图4为本发明提出的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的数学模型构造模块的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
参照图1-4,针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,包括数据挖掘模块,数据挖掘模块与照片信息判断模块实现信号连接,同时照片信息判断模块与数学模型构造模块实现信号连接,且数据模型构造模块与计算模块实现信号连接,数学模型构造模块具体包括数据接收模块,数据接收模块将照片信息判断模块中的数据信息进行接收后,再将接收的数据信息传递至计算芯片模块中,同时计算芯片模块内部设置有SVM分类算法模块以及RGB向量图形计算模块,用于对照片中的护具进行计算,计算后的数据通过数据导出模块将数据导出,数据挖掘模块包括数据接发模块,数据接发模块将数据进行接受后,并将数据传递至中央处理模块中,咋中央处理模块中对数据处理后,通过数据风雷模块对数据进行分类以及通过数据清洗模块对数据进行清洗;数据储存模块包括数据转换模块,通过数据转换模块将来自计算模块中的数据信息进行转换,将转换后的数据通过数据压缩模块进行压缩,并通过无线传输模块将压缩后的数据信息传递至数据备份模块中进行备份;照片信息判断模块利用识别算法对多帧图像进行处理,以实现复杂环境下的高精度水位实时和稳定的测量;
该系统的有益效果在于:
1、图像测量区域像素定位,提高识别精度,避免对整个图像进行边缘处理提高运算速度;
2、利用分类算法进行水面线检测,在不损失图像信息的情况下,做到最优间隔识别,降低误识误判;
3、利用参考点进行水面线准确定位,降低摄像头畸变带来的水尺误差。
本发明还提供了一种针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的操作方法,其特征在于,具体包括如下步骤:
S1、利用视觉传感的方式以及机器视觉原理,采用高精摄像头读取水池视频数据,水尺位置对图像进行预处理,确定测量位置;
S2、通过处理器对视频流的照片信息进行数据的挖掘,提取图像正负样本图片和基准点信息,并通过中央芯片判断照片中的特征值和边缘信号;
S3、构建数学模型,得到水面线位置,构建数学模型具体包括借助于计算芯片模块,采用SVM分类算法原理,将识别问题转化为分类问题,利用分类间隔区别水面信息和背景信息,所得到的分类界面位置就是水面线所在位置,整个算法需要大量的水面和背景图片作为正负样本,以RGB作为向量进行图像信息计算,构建分类训练模型,在建立模型后先对样本进行预测,通过测试区域正负样本累积运算得到水位线的像素位置;
S4、利用基准点计算得到水面线实际位置。
该操作方法的有益效果在于:本发明改变测量原理思路,通过视觉传感的方式,利用机器视觉原理,采用高精摄像头读取水池视频数据,利用识别算法对多帧图像进行处理,以实现复杂环境下的高精度水位实时和稳定的测量;
本发明的优势在于,利用图像RGB信息,在不损失图像信息的情况下,准确定位测量区域,同时利用分类算法高效利用样本图像,在复杂环境中,有效识别水面线位置,即使是强光、少光、水面遮挡的小样本情况,也能够准确定位。最后在计算水位时,利用多项式拟合,解决镜头畸变和水体弧面问题,大大提高了水位识别精度。本发明在复杂环境中对水位的识别相较于原有水位计测量,不仅做到精度提高,同时还能够利用现场图像自率定,解决了传统自动化水位计的弊端,是水位测量的一场革命。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,包括数据挖掘模块,其特征在于,所述数据挖掘模块与照片信息判断模块实现信号连接,同时照片信息判断模块与数学模型构造模块实现信号连接,且数据模型构造模块与计算模块实现信号连接,所述数学模型构造模块具体包括数据接收模块,数据接收模块将照片信息判断模块中的数据信息进行接收后,再将接收的数据信息传递至计算芯片模块中,同时计算芯片模块内部设置有SVM分类算法模块以及RGB向量图形计算模块,用于对照片中的护具进行计算,计算后的数据通过数据导出模块将数据导出。
2.根据权利要求1所述的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,其特征在于,所述数据挖掘模块包括数据接发模块,数据接发模块将数据进行接受后,并将数据传递至中央处理模块中,咋中央处理模块中对数据处理后,通过数据风雷模块对数据进行分类以及通过数据清洗模块对数据进行清洗。
3.根据权利要求1所述的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,其特征在于,所述计算模块通过信号连接的方式实现与数据储存模块的连接。
4.根据权利要求3所述的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,其特征在于,所述数据储存模块包括数据转换模块,通过数据转换模块将来自计算模块中的数据信息进行转换,将转换后的数据通过数据压缩模块进行压缩,并通过无线传输模块将压缩后的数据信息传递至数据备份模块中进行备份。
5.根据权利要求1所述的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统,其特征在于,所述照片信息判断模块利用识别算法对多帧图像进行处理,以实现复杂环境下的高精度水位实时和稳定的测量。
6.一种根据权利要求1—5所述的针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的操作方法,其特征在于,具体包括如下步骤:
S1、利用视觉传感的方式以及机器视觉原理,采用高精摄像头读取水池视频数据,水尺位置对图像进行预处理,确定测量位置;
S2、通过处理器对视频流的照片信息进行数据的挖掘,提取图像正负样本图片和基准点信息,并通过中央芯片判断照片中的特征值和边缘信号;
S3、构建数学模型,得到水面线位置;
S4、利用基准点计算得到水面线实际位置。
7.根据权利要求6所述的一种针对复杂环境的视觉传感水位测量系统的操作方法,其特征在于,S3步骤中的构建数学模型具体包括借助于计算芯片模块,采用SVM分类算法原理,将识别问题转化为分类问题,利用分类间隔区别水面信息和背景信息,所得到的分类界面位置就是水面线所在位置,整个算法需要大量的水面和背景图片作为正负样本,以RGB作为向量进行图像信息计算,构建分类训练模型,在建立模型后先对样本进行预测,通过测试区域正负样本累积运算得到水位线的像素位置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911142790.6A CN111024181A (zh) | 2019-11-20 | 2019-11-20 | 针对复杂环境的视觉传感水位测量系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911142790.6A CN111024181A (zh) | 2019-11-20 | 2019-11-20 | 针对复杂环境的视觉传感水位测量系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111024181A true CN111024181A (zh) | 2020-04-17 |
Family
ID=70205988
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911142790.6A Pending CN111024181A (zh) | 2019-11-20 | 2019-11-20 | 针对复杂环境的视觉传感水位测量系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111024181A (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160125720A1 (en) * | 2014-11-05 | 2016-05-05 | Intel Corporation | System for determining sensor condition |
CN106203261A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-12-07 | 大连理工大学 | 基于svm和surf的无人车野外水体检测与跟踪方法 |
CN107367310A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-11-21 | 华南理工大学 | 一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法 |
CN107506798A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-22 | 福建四创软件有限公司 | 一种基于图像识别的水位监测方法 |
CN108759973A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-06 | 南京昊控软件技术有限公司 | 一种水位测量方法 |
CN109376740A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-02-22 | 天津天地伟业投资管理有限公司 | 一种基于视频的水尺读数检测方法 |
CN110196088A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-03 | 武汉世纪水元科技股份有限公司 | 一种水位识别监测系统 |
-
2019
- 2019-11-20 CN CN201911142790.6A patent/CN111024181A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160125720A1 (en) * | 2014-11-05 | 2016-05-05 | Intel Corporation | System for determining sensor condition |
CN106796747A (zh) * | 2014-11-05 | 2017-05-31 | 英特尔公司 | 用于确定传感器状况的系统 |
CN106203261A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-12-07 | 大连理工大学 | 基于svm和surf的无人车野外水体检测与跟踪方法 |
CN107367310A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-11-21 | 华南理工大学 | 一种基于计算机视觉的河流水位远程监测方法 |
CN107506798A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-22 | 福建四创软件有限公司 | 一种基于图像识别的水位监测方法 |
CN108759973A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-06 | 南京昊控软件技术有限公司 | 一种水位测量方法 |
CN109376740A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-02-22 | 天津天地伟业投资管理有限公司 | 一种基于视频的水尺读数检测方法 |
CN110196088A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-03 | 武汉世纪水元科技股份有限公司 | 一种水位识别监测系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108759973B (zh) | 一种水位测量方法 | |
CN109559348B (zh) | 一种基于特征点追踪的桥梁非接触式变形测量方法 | |
CN106643965B (zh) | 一种利用模板匹配精确识别液位的方法 | |
CN109764930A (zh) | 一种适用于复杂光照条件的水尺水位线视觉检测方法 | |
CN102975826A (zh) | 基于机器视觉的便携式船舶水尺自动检测和识别方法 | |
CN110619328A (zh) | 基于图像处理和深度学习的船舶水尺读数智能识别方法 | |
CN112378349A (zh) | 基于双目结构光的匣钵平整度检测装置及其检测方法 | |
CN102295061A (zh) | 基于图像处理的船舶水尺自动检测方法 | |
KR20210099371A (ko) | 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법 및 시스템 | |
CN113554667B (zh) | 一种基于图像识别的三维位移检测方法及装置 | |
CN114005108A (zh) | 一种基于坐标变换的指针式仪表度数识别方法 | |
CN113884011A (zh) | 一种非接触式混凝土表观裂缝测量设备和方法 | |
CN114639064B (zh) | 一种水位识别方法及装置 | |
CN108645490A (zh) | 基于图像处理技术的冷水水表视觉检测系统及检测方法 | |
CN116129102A (zh) | 一种基于改进型图像处理算法的水表识别方法及相关装置 | |
JP3701167B2 (ja) | 水位計測方法および装置 | |
TWI396832B (zh) | Liquid level identification method | |
CN110599471B (zh) | 基于图像处理的雨量筒水平监测系统及其检测方法 | |
CN101937632A (zh) | 基于图像处理的水位便携式自动读数仪 | |
CN111815580B (zh) | 一种图像边缘识别方法及小模数齿轮模数检测方法 | |
CN111024181A (zh) | 针对复杂环境的视觉传感水位测量系统 | |
CN116958983A (zh) | 一种基于机器视觉的指针式压力表自动校验仪示值读数方法 | |
CN104122194A (zh) | 金属表面腐蚀速率检测方法 | |
CA3237725A1 (en) | Systems and methods for draft calculation | |
CN116310263A (zh) | 一种指针式航空地平仪示数自动读取实现方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200417 |