CN111912488B - 一种基于无人机图像传感器的水网监测装置及监测方法 - Google Patents

一种基于无人机图像传感器的水网监测装置及监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机图像传感器的水网监测装置，包括摄像头、图像识别单元、监测单元、水流分析单元、警报单元、发送单元和显示屏；所述摄像头用于获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；所述数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，本发明通过识别单元的设置，对摄像头获取的图像信息进行识别，水流分析单元依据识别的相关数据进行数据分析，从而快速计算出水位的变化，从而计算出水位到达预定值所消耗的时间，增加数据分析的准确性，增加数据的说服力度，节省数据分析所消耗的时间，提高工作效率。

Description

一种基于无人机图像传感器的水网监测装置及监测方法
技术领域
本发明涉及水网监测技术领域，具体为一种基于无人机图像传感器的水网监测装置及监测方法。
背景技术
监控系统是安防系统中应用最多的系统之一，现在市面上较为适合的工地监控系统是手持式视频通信设备，视频监控现在是主流。从最早模拟监控到前些年火热数字监控再到现在方兴未艾网络视频监控，发生了翻天覆地变化。在IP技术逐步统一全球今天，我们有必要重新认识视频监控系统发展历史。
对于监控监测系统应用的领域很广泛，其中对于图像传感的水网监测也应用到了这类领域，但是，目前的水网监测，只是对于水网中一些相关数据进行监控，避免他人对其进行破坏，无法依据监测装置对其自身的变化进行自主分析，为此，我们提出一种基于无人机图像传感器的水网监测装置及监测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于无人机图像传感器的水网监测装置及监测方法，通过识别单元的设置，对摄像头获取的图像信息进行识别，水流分析单元依据识别的相关数据进行数据分析，从而快速计算出水位的变化，从而计算出水位到达预定值所消耗的时间，增加数据分析的准确性，增加数据的说服力度，节省数据分析所消耗的时间，提高工作效率，通过监测单元的设置，对自身监测的数据进行分析，从而对水流中的垃圾进行分析和判定，并依据判定结果发出对应的警报，节省人为判定所消耗的时间，提高工作效率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于无人机图像传感器的水网监测装置，包括摄像头、图像识别单元、数据库、监测单元、水流分析单元、警报单元、发送单元和显示屏；
所述摄像头用于获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；
所述数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，所述图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，得到处理图像数据、时间数据和物件名称数据，并将其一同传输至水流分析单元；
所述水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，得到预计时间，并将其传输至监测单元；
所述监测单元用于实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，所述水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，垃圾类型数据指代水流表面漂浮的垃圾种类，且垃圾的监测是设置在水流的末端，并对其与预计时间进行检测分析操作，得到制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号，并将其一同传输至警报单元；
所述警报单元用于对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；
所述显示屏用于显示信号警报，并提醒用户。
作为本发明的进一步改进方案：比对操作的具体操作过程为：
步骤一：获取图像信息，并将其与水流图片数据进行比对，当比对结果一致时，则判定该图像信息为水流信息，生成分析信号，当比对结果不一致时，则判定该图像信息不是水流信息，生成错误信号；
步骤二：提取上述分析信号和错误信号，并对其进行识别，具体为：
H1：当识别到分析信号时，则判定需要对图像信息进行分析，并对图像信息进行识别，具体为：
S1：获取图像信息，通过文字识别技术，识别出图像信息中的时间数据，时间数据指代在图像信息拍摄的过程中所自带的水印时间；
S2：获取水流图片数据对应的物件名称数据，将其与图像信息进行识别标定，具体为将图像信息中的各个图像部位进行物件名称数据标定，并将标定后的图像信息标记为处理图像数据；
H2：当识别到错误信号时，则判定不需要对图像信息进行分析，生成再次监控信号，并将再次监控信号传输至摄像头；
步骤三：摄像头接收到监控信号后，再次对水网管理水流的相关信息进行图像信息拍摄。
作为本发明的进一步改进方案：水流分析操作的具体操作过程为：
K1：获取处理图像数据，并将其标记为TXi，i＝1,2,3......n1，获取图像信息对应的时间数据，并将其标记为SJi，i＝1,2,3......n1，获取图像名称数据，并将其标记为MCi，i＝1,2,3......n1；
K2：建立一个虚拟直角坐标系，将处理图像数据在虚拟直角坐标系中进行标定，从而获取每个点的坐标，并将其标记为ZBi(Xi，Yi)；
K3：获取处理图像数据中的水流坐标，并将其X轴的坐标值与Y轴的坐标值分别带入到计算式：
Figure BDA0002616362630000031
和
Figure BDA0002616362630000032
其中，1PXi表示为水流坐标X轴的坐标值的平均值，即X轴均值，1PYi表示为水流坐标Y轴的坐标值平均值，即Y轴均值，依据水流坐标X轴均值与水流坐标Y轴均值组成水流坐标平均值，并将其标记为SZi(1Xi，1Yi)，获取处理图像数据中的地面坐标，将其X轴的坐标值与Y轴的坐标值分别带入到计算式：
Figure BDA0002616362630000041
和
Figure BDA0002616362630000042
其中，2PXi表示为地面坐标X轴的坐标值的平均值，即X轴均值，2PYi表示为地面坐标Y轴的坐标值平均值，即Y轴均值，依据X轴均值与Y轴均值组成地面坐标平均值，并将其标记为DZi(2Xi，2Yi)，将地面坐标平均值和水流坐标平均值一同带入到计算式：
Figure BDA0002616362630000043
其中，JLi表示为地面坐标的平均值和水流坐标的平均值之间的差值，即距离差值，2Xi和2Yi表示为地面坐标平均值的X轴坐标值和Y轴坐标值，1Xi和1Yi表示为水流坐标平均值的X轴坐标值和Y轴坐标值，e表示为预设的倾斜影响偏差因子，a表示为X轴的预设调节值，b表示为Y轴的预设调节值；
K4：提取上述K3中计算出的距离差值，并将其依据时间数据在虚拟直角坐标系中进行标记，具体为：依据时间数据为X轴坐标，依据距离差值为Y轴坐标进行标记；将每个时间点的距离差值带入到计算式：JLi＝SJi*u1，其中u1表示为时间数据对距离差值数据的影响因子，将两个相邻的距离差值带入到差值计算式中，从而计算出距离变化值，将两个相邻的距离差值对应的时间点带入到差值计算式中，从而计算出时间变化值，并将其与距离变化值一同带入到计算式：变化速度＝变化距离/变化时间；
K5：将设定一个无限接近于零距离值，将其带入到计算式：预计时间＝距离值/变化速度*u1，从而计算出水流上升到地面所需要的预计时间。
作为本发明的进一步改进方案：监测分析操作的具体操作过程为：
E1：获取预计时间，并设定一个安全时间，当到达安全时间后，监测单元对距离数据进行检测，并将检测得到的距离标定为实时距离数据，设定一个安全距离值，并将其与实时距离数据进行比对，当实施距离数据大于等于安全距离值时，则判定水位到达警报范围，生成水位警报信号，反之则判定水位安全，生成水位安全信号；
E2：获取水流长度数据和水流速度数据，将其一同带入到时间计算式：行走时间＝水流长度数据/水流速度数据，从而计算出物件在水流中的运动时间，即行走时间；
E3：获取垃圾数量数据以及对应的每个垃圾的监测时间数据，提取监测到两个相邻垃圾的时间差值，并将其标定为出现时间差值，并将其与行走时间一同带入到差值计算式中，从而计算出投递时间差值，其中，差值计算式具体为：投递时间差值＝出现时间差值-行走时间；
E4：设定一个规范时间预设值，并将其与投递时间差值一同进行比对，当投递时间差值大于等于规范时间预设值时，则判定垃圾丢弃过于频繁，生成制止信号，反之则判定垃圾丢弃正常，生成正常信号。
一种基于无人机图像传感器的水网监测装置的监测方法，该方法具体包括下述步骤：
G1：通过摄像头获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；
G2：数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，得到处理图像数据、时间数据和物件名称数据，并将其一同传输至水流分析单元；
G3：水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，得到预计时间，并将其传输至监测单元；
G4：监测单元实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，所述水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，垃圾类型数据指代水流表面漂浮的垃圾种类，且垃圾的监测是设置在水流的末端，并对其与预计时间进行检测分析操作，得到制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号，并将其一同传输至警报单元；
G5：警报单元对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；
G6：显示屏显示信号警报，并提醒用户。
本发明的有益效果：
(1)通过摄像头获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，得到处理图像数据、时间数据和物件名称数据，并将其一同传输至水流分析单元；水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，得到预计时间，并将其传输至监测单元；通过识别单元的设置，对摄像头获取的图像信息进行识别，水流分析单元依据识别的相关数据进行数据分析，从而快速计算出水位的变化，从而计算出水位到达预定值所消耗的时间，增加数据分析的准确性，增加数据的说服力度，节省数据分析所消耗的时间，提高工作效率。
(2)监测单元实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，并对其与预计时间进行检测分析操作，得到制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号，并将其一同传输至警报单元；警报单元对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；显示屏显示信号警报，并提醒用户；通过监测单元的设置，对自身监测的数据进行分析，从而对水流中的垃圾进行分析和判定，并依据判定结果发出对应的警报，节省人为判定所消耗的时间，提高工作效率。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于无人机图像传感器的水网监测装置，包括摄像头、图像识别单元、监测单元、水流分析单元、警报单元、发送单元和显示屏；
所述摄像头用于获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；
所述数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，所述图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，比对操作的具体操作过程为：
步骤一：获取图像信息，并将其与水流图片数据进行比对，当比对结果一致时，则判定该图像信息为水流信息，生成分析信号，当比对结果不一致时，则判定该图像信息不是水流信息，生成错误信号；
步骤二：提取上述分析信号和错误信号，并对其进行识别，具体为：
H1：当识别到分析信号时，则判定需要对图像信息进行分析，并对图像信息进行识别，具体为：
S1：获取图像信息，通过文字识别技术，识别出图像信息中的时间数据，时间数据指代在图像信息拍摄的过程中所自带的水印时间；
S2：获取水流图片数据对应的物件名称数据，将其与图像信息进行识别标定，具体为将图像信息中的各个图像部位进行物件名称数据标定，并将标定后的图像信息标记为处理图像数据；
S3：提取上述S1和S2中的处理图像数据、时间数据和物件名称数据一同传输至水流分析单元；
H2：当识别到错误信号时，则判定不需要对图像信息进行分析，生成再次监控信号，并将再次监控信号传输至摄像头；
步骤三：摄像头接收到监控信号后，再次对水网管理水流的相关信息进行图像信息拍摄；
所述水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，水流分析操作的具体操作过程为：
K1：获取处理图像数据，并将其标记为TXi，i＝1,2,3......n1，获取图像信息对应的时间数据，并将其标记为SJi，i＝1,2,3......n1，获取图像名称数据，并将其标记为MCi，i＝1,2,3......n1；
K2：建立一个虚拟直角坐标系，将处理图像数据在虚拟直角坐标系中进行标定，从而获取每个点的坐标，并将其标记为ZBi(Xi，Yi)；
K3：获取处理图像数据中的水流坐标，并将其X轴的坐标值与Y轴的坐标值分别带入到计算式：
Figure BDA0002616362630000091
和
Figure BDA0002616362630000092
其中，1PXi表示为水流坐标X轴的坐标值的平均值，即X轴均值，1PYi表示为水流坐标Y轴的坐标值平均值，即Y轴均值，依据水流坐标X轴均值与水流坐标Y轴均值组成水流坐标平均值，并将其标记为SZi(1Xi，1Yi)，获取处理图像数据中的地面坐标，将其X轴的坐标值与Y轴的坐标值分别带入到计算式：
Figure BDA0002616362630000093
和
Figure BDA0002616362630000094
其中，2PXi表示为地面坐标X轴的坐标值的平均值，即X轴均值，2PYi表示为地面坐标Y轴的坐标值平均值，即Y轴均值，依据X轴均值与Y轴均值组成地面坐标平均值，并将其标记为DZi(2Xi，2Yi)，将地面坐标平均值和水流坐标平均值一同带入到计算式：
Figure BDA0002616362630000095
其中，JLi表示为地面坐标的平均值和水流坐标的平均值之间的差值，即距离差值，2Xi和2Yi表示为地面坐标平均值的X轴坐标值和Y轴坐标值，1Xi和1Yi表示为水流坐标平均值的X轴坐标值和Y轴坐标值，e表示为预设的倾斜影响偏差因子，a表示为X轴的预设调节值，b表示为Y轴的预设调节值；
K4：提取上述K3中计算出的距离差值，并将其依据时间数据在虚拟直角坐标系中进行标记，具体为：依据时间数据为X轴坐标，依据距离差值为Y轴坐标进行标记；将每个时间点的距离差值带入到计算式：JLi＝SJi*u1，其中u1表示为时间数据对距离差值数据的影响因子，将两个相邻的距离差值带入到差值计算式中，从而计算出距离变化值，将两个相邻的距离差值对应的时间点带入到差值计算式中，从而计算出时间变化值，并将其与距离变化值一同带入到计算式：变化速度＝变化距离/变化时间；
K5：将设定一个无限接近于零距离值，将其带入到计算式：预计时间＝距离值/变化速度*u1，从而计算出水流上升到地面所需要的预计时间，并将其传输至监测单元；
所述监测单元用于实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，所述水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，垃圾类型数据指代水流表面漂浮的垃圾种类，且垃圾的监测是设置在水流的末端，并对其与预计时间进行检测分析操作，监测分析操作的具体操作过程为：
E1：获取预计时间，并设定一个安全时间，当到达安全时间后，监测单元对距离数据进行检测，并将检测得到的距离标定为实时距离数据，设定一个安全距离值，并将其与实时距离数据进行比对，当实施距离数据大于等于安全距离值时，则判定水位到达警报范围，生成水位警报信号，反之则判定水位安全，生成水位安全信号；
E2：获取水流长度数据和水流速度数据，将其一同带入到时间计算式：行走时间＝水流长度数据/水流速度数据，从而计算出物件在水流中的运动时间，即行走时间；
E3：获取垃圾数量数据以及对应的每个垃圾的监测时间数据，提取监测到两个相邻垃圾的时间差值，并将其标定为出现时间差值，并将其与行走时间一同带入到差值计算式中，从而计算出投递时间差值，其中，差值计算式具体为：投递时间差值＝出现时间差值-行走时间；
E4：设定一个规范时间预设值，并将其与投递时间差值一同进行比对，当投递时间差值大于等于规范时间预设值时，则判定垃圾丢弃过于频繁，生成制止信号，反之则判定垃圾丢弃正常，生成正常信号；
E5：将制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号一同传输至警报单元；
所述警报单元用于对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；
所述显示屏用于显示信号警报，并提醒用户。
一种基于无人机图像传感器的水网监测装置的监测方法，该方法具体包括下述步骤：
G1：通过摄像头获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；
G2：数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，得到处理图像数据、时间数据和物件名称数据，并将其一同传输至水流分析单元；
G3：水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，得到预计时间，并将其传输至监测单元；
G4：监测单元实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，所述水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，垃圾类型数据指代水流表面漂浮的垃圾种类，且垃圾的监测是设置在水流的末端，并对其与预计时间进行检测分析操作，得到制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号，并将其一同传输至警报单元；
G5：警报单元对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；
G6：显示屏显示信号警报，并提醒用户。
本发明在工作时，通过摄像头获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，得到处理图像数据、时间数据和物件名称数据，并将其一同传输至水流分析单元；水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，得到预计时间，并将其传输至监测单元；监测单元实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，垃圾类型数据指代水流表面漂浮的垃圾种类，且垃圾的监测是设置在水流的末端，并对其与预计时间进行检测分析操作，得到制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号，并将其一同传输至警报单元；警报单元对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；显示屏显示信号警报，并提醒用户。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于无人机图像传感器的水网监测装置，其特征在于，包括摄像头、图像识别单元、监测单元、数据库、水流分析单元、警报单元、发送单元和显示屏；
所述摄像头用于获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；
所述数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，所述图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，得到处理图像数据、时间数据和物件名称数据，并将其一同传输至水流分析单元；
所述水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，得到预计时间，并将其传输至监测单元；所述监测单元用于实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，所述水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，垃圾数量数据指代水流表面漂浮的垃圾数量，并对水流信息与预计时间进行监测分析操作，得到制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号，并将其一同传输至警报单元；所述警报单元用于对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号和水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；所述显示屏用于显示信号警报，并提醒用户；
比对操作的具体操作过程为：步骤一：获取图像信息，并将其与水流图片数据进行比对，当比对结果一致时，则判定该图像信息为水流信息，生成分析信号，当比对结果不一致时，则判定该图像信息不是水流信息，生成错误信号；
步骤二：提取上述分析信号和错误信号，并对其进行识别，具体为：
H1：当识别到分析信号时，则判定需要对图像信息进行分析，并对图像信息进行识别，具体为：
S1：获取图像信息，通过文字识别技术，识别出图像信息中的时间数据，时间数据指代在图像信息拍摄的过程中所自带的水印时间；
S2：获取水流图片数据对应的物件名称数据，将其与图像信息进行识别标定，具体为将图像信息中的各个图像部位进行物件名称数据标定，并将标定后的图像信息标记为处理图像数据；
H2：当识别到错误信号时，则判定不需要对图像信息进行分析，生成再次监控信号，并将再次监控信号传输至摄像头；
步骤三：摄像头接收到监控信号后，再次对水网管理水流的相关信息进行图像信息拍摄；
水流分析操作的具体操作过程为：K1：获取处理图像数据，并将其标记为TXi，i＝1,2,3......n1，获取图像信息对应的时间数据，并将其标记为SJi，i＝1,2,3......n1，获取图像名称数据，并将其标记为MCi，i＝1,2,3......n1；
K2：建立一个虚拟直角坐标系，将处理图像数据在虚拟直角坐标系中进行标定，从而获取每个点的坐标，并将其标记为ZBi(Xi，Yi)；
K3：获取处理图像数据中的水流坐标，并将其X轴的坐标值与Y轴的坐标值分别带入到计算式：
Figure FDA0003260885320000021
和
Figure FDA0003260885320000022
其中，1PXi表示为水流坐标X轴的坐标值的平均值，即X轴均值，1PYi表示为水流坐标Y轴的坐标值平均值，即Y轴均值，依据水流坐标X轴均值与水流坐标Y轴均值组成水流坐标平均值，并将其标记为SZi(1Xi，1Yi)，获取处理图像数据中的地面坐标，将其X轴的坐标值与Y轴的坐标值分别带入到计算式：
Figure FDA0003260885320000023
和
Figure FDA0003260885320000024
其中，2PXi表示为地面坐标X轴的坐标值的平均值，即X轴均值，2PYi表示为地面坐标Y轴的坐标值平均值，即Y轴均值，依据X轴均值与Y轴均值组成地面坐标平均值，并将其标记为DZi(2Xi，2Yi)，将地面坐标平均值和水流坐标平均值一同带入到计算式：
Figure FDA0003260885320000025
其中，JLi表示为地面坐标的平均值和水流坐标的平均值之间的差值，即距离差值，2Xi和2Yi表示为地面坐标平均值的X轴坐标值和Y轴坐标值，1Xi和1Yi表示为水流坐标平均值的X轴坐标值和Y轴坐标值，e表示为预设的倾斜影响偏差因子，a表示为X轴的预设调节值，b表示为Y轴的预设调节值；
K4：提取上述K3中计算出的距离差值，并将其依据时间数据在虚拟直角坐标系中进行标记，具体为：依据时间数据为X轴坐标，依据距离差值为Y轴坐标进行标记；将每个时间点的距离差值带入到计算式：JLi＝SJi*u1，其中u1表示为时间数据对距离差值数据的影响因子，将两个相邻的距离差值带入到差值计算式中，从而计算出距离变化值，将两个相邻的距离差值对应的时间点带入到差值计算式中，从而计算出时间变化值，并将其与距离变化值一同带入到计算式：变化速度＝变化距离/变化时间；
K5：将设定一个无限接近于零距离值，将其带入到计算式：预计时间＝距离值/变化速度*u1，从而计算出水流上升到地面所需要的预计时间；
监测分析操作的具体操作过程为：E1：获取预计时间，并设定一个安全时间，当到达安全时间后，监测单元对距离数据进行检测，并将检测得到的距离标定为实时距离数据，设定一个安全距离值，并将其与实时距离数据进行比对，当实时距离数据大于等于安全距离值时，则判定水位到达警报范围，生成水位警报信号，反之则判定水位安全，生成水位安全信号；
E2：获取水流长度数据和水流速度数据，将其一同带入到时间计算式：行走时间＝水流长度数据/水流速度数据，从而计算出物件在水流中的运动时间，即行走时间；
E3：获取垃圾数量数据以及对应的每个垃圾的监测时间数据，提取监测到两个相邻垃圾的时间差值，并将其标定为出现时间差值，并将其与行走时间一同带入到差值计算式中，从而计算出投递时间差值，其中，差值计算式具体为：投递时间差值＝出现时间差值-行走时间；
E4：设定一个规范时间预设值，并将其与投递时间差值一同进行比对，当投递时间差值大于等于规范时间预设值时，则判定垃圾丢弃过于频繁，生成制止信号，反之则判定垃圾丢弃正常，生成正常信号；
该种基于无人机图像传感器的水网监测装置的监测方法包括下述步骤：G1：通过摄像头获取水网管理水流的相关信息，并自动获取图像信息，摄像头安装在无人机上，并将图像信息传输至图像识别单元；
G2：数据库内存储有水流图片数据和图片内不同位置的物件名称数据，图像识别单元从数据库内获取水流图片数据和物件名称数据，并将其与图像信息进行比对操作，得到处理图像数据、时间数据和物件名称数据，并将其一同传输至水流分析单元；
G3：水流分析单元用于对处理图像数据、时间数据和物件名称数据进行水流分析操作，得到预计时间，并将其传输至监测单元；
G4：监测单元实时监测水流状态数据，并自动获取水流信息，所述水流信息包括垃圾数量数据、监测时间数据、水流长度数据和水流速度数据，垃圾数量数据指代水流表面漂浮的垃圾数量，且垃圾的监测是设置在水流的末端，并对水流信息与预计时间进行监测分析操作，得到制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号，并将其一同传输至警报单元；
G5：警报单元对制止信号、正常信号、水位警报信号和水位安全信号进行预警操作，预警操作的具体操作过程为：当识别到正常信号和水位安全信号时，则不发出警报，当识别到制止信号和水位警报信号，则发出对应的信号警报，对应的信号警报指代制止信号水位警报信号转化的制止警报和水位警报，并将信号警报经发送单元发送至显示屏；
G6：显示屏显示信号警报，并提醒用户。
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