CN111950812B - 一种自动识别与预测雨量的方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及降水观测技术领域，具体是一种自动识别与预测雨量的方法及其装置，自动识别与预测雨量的方法，包括：1)获取一地点的历史降雨图像数据及当时的时降雨量，根据时降雨量大小，赋予对应降雨图像雨量等级标签；2)对获取的历史降雨图像数据进行预处理，对预处理后的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练，训练得到的分类结果与对应的标签进行比对，计算误差；3)根据误差进行反向计算，更新模型参数，提高识别正确率；4)重复进行2)和3)两步，直到模型拟合，保存模型；5)获取同一地点当前环境下的降雨降雨图像数据，根据经历史降雨图像数据训练后模型，对预处理后的当前降雨图像数据进行雨量大小的识别与预测。

Description

一种自动识别与预测雨量的方法及其装置
技术领域
本发明涉及降水观测技术领域，具体是一种自动识别与预测雨量的装置。
背景技术
降水作为一种重要的水资源，在自然水循环和人类社会生活生产中是必不可少的，因此掌握降水情况至关重要。对降水雨量强度的识别和预测有利于社会生产、农业灌溉、城市排水等活动的开展，对降水雨量强度进行科学有效的识别与预测，能够加强水资源的利用，降低暴雨等高强度降雨带来的影响。对于雨量进行有效识别与预测的实施比较少，最传统的降水雨量强度识别方法是通过如雨量计的测量仪器来进行人为测量，这种方式过程繁琐，并且难以在恶劣环境下执行，无法达到自动识别与预测雨量。常见的降雨雨量强度识别有基于雷达图进行识别的方式，该方式所需数据为雷达影像图，该数据难以获取，且无法随时随地应用，实用性较低。现有的雨量识别方案，无法达到既识别雨量又预测雨量。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种自动识别与预测雨量的方法及其装置。
本发明过以下技术方案予以实现：
一种自动识别与预测雨量的方法，包括：
1)获取一地点的历史降雨图像数据及当时的时降雨量，根据时降雨量大小，赋予对应降雨图像雨量等级标签；
2)对获取的历史降雨图像数据进行预处理，利用得到的处理后的历史降雨图像数据和对应标签，对预处理后的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练，训练得到的分类结果与对应的标签进行比对，计算误差；
3)根据误差进行反向计算，更新模型参数，提高识别正确率；
4)重复进行2)和3)两步，直到模型拟合，保存模型；
5)获取同一地点当前环境下的降雨降雨图像数据，对获取的当前降雨图像数据进行预处理，根据经历史降雨图像数据训练后的雨量大小的预测与识别模型，对预处理后的当前降雨图像数据进行雨量大小的识别与预测。
其中，步骤2)与5)中降雨图像数据的预处理步骤如下：
a)取一定数量的连续图像，将其叠在一起整成一批图像，转成张量形式；
b)计算这批图像每个通道的像素均值；
c)将每张降雨图像缩小到224*224像素；
d)将缩小后图像的各通道的像素值减去上述得到的像素均值，得到预处理后的降雨图像数据。
进一步的，步骤2)中降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练，包括：
A)将预处理后的降雨图像数据按批次输入，并将每批次的降雨图像均分成4份；
B)对每份图像进行3D卷积操作和2DLSTM操作，提取降雨图像中降雨的纹路特征、颜色特征，以及连续降雨图像的变化特征；
C)将每份图像提取的图像数据特征在时间维度叠加起来，通过融合短时间的纹路特征和颜色特征来更好地识别以及预测雨量等级；
D)将得到的特征进行后续一系列的3D卷积、3D池化和全连接操作，得到更深层次的降雨图像的纹路特征、颜色特征及连续降雨图像的变化特征；
F)最后，通过全连接操作计算该组数据的特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率最高的那一类即识别结果。
优选的，步骤F)中五种雨量类别分别对应零星小雨、小于、中雨、大雨、暴雨及以上。
进一步的，步骤5)对预处理的当前降雨图像数据进行雨量大小的识别与预测，包括：
根据经历史降雨图像数据训练后的雨量大小的预测与识别模型，检测当前降雨图像数据的特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率最高的那一类即识别结果。
进一步的，雨量识别时，输入的图像数据是当前时刻及前一段时间连续拍摄的降雨图像；雨量预测时，输入的图像数据是按一定时间隔间拍摄的降雨图像。
进一步的，在对获取的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练时，雨量识别模型输入的标签是当前时刻的雨量标签，而雨量预测输入的是下一时刻的雨量标签。
根据本发明的另一个方面，提供一种自动识别与预测雨量的装置，包括：
摄像头、图像收集模块、图像识别模块与显示屏；所述摄像头可自由放置，且摄像头的输出端与图像收集模块的输入端相连，所述图像收集模块的输出端与图像识别模块输入端相连，所述图像识别模块的输出端与显示屏相连；
所述摄像头，用于拍摄当前摄像头所在环境下的降雨图，并将其输入到与摄像头相连的图像收集模块中；
所述图像收集模块，用于根据降雨图像拍摄的时期，对接收到降雨图像进行保存，并将保存的降雨图像输入到图像处理模块模块中；
所述图像处理模块，内含降雨图像预数据处理指令及训练好的雨量识别和预测模型；
所述降雨图像预数据处理指令，用于根据所接收降雨图像拍摄的时间对其进行前期的数据处理工作；
所述训练好的雨量识别和预测模型，用于将处理完的图像数据输入到训练好的雨量识别和预测模型中，达到自动识别和预测雨量等级的目的；
所述显示屏，用于接收训练好的雨量识别和预测模型得到的结果，以当前时刻和对应的雨量等级，以及未来某一时刻与其对应的雨量等级的形式显示在显示屏的屏幕上。
其中，所述图像处理模块内的所述降雨图像预数据处理指令，具体用于：
a)取一定数量的连续图像，将其叠在一起整成一批图像，转成张量形式；
b)计算这批图像每个通道的像素均值；
c)将每张降雨图像缩小到224*224像素；
d)将缩小后图像的各通道的像素值减去上述得到的像素均值，得到预处理后的降雨图像数据；
所述图像处理模块内的所述训练好的雨量识别和预测模型，具体用于：
A)将预处理后的降雨图像数据按批次输入，并将每批次的降雨图像均分成份；
B)对每份图像进行3D卷积操作和2DLSTM操作，提取降雨图像中降雨的纹路特征、颜色特征，以及连续降雨图像的变化特征；
C)将每份图像提取的图像数据特征在时间维度叠加起来，通过融合短时间的纹路特征和颜色特征来更好地识别以及预测雨量等级；
D)将得到的特征进行后续一系列的3D卷积、3D池化和全连接操作，得到更深层次的降雨图像的纹路特征、颜色特征及连续降雨图像的变化特征；
F)最后，通过全连接操作计算该组数据的特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率最高的那一类即识别结果。
本发明的有益效果是：
(1)本发明方便快捷。
(2)本发明既能识别降雨雨量等级，还能够预测未来的降雨雨量等级。
(3)本发明只需要正常的降雨图就能达到识别与预测降雨雨量等级的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
附图1本发明是自动识别与预测雨量的装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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他实施方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，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他实施方式，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
一种自动识别与预测雨量的方法，包括：
1)获取一地点的历史降雨图像数据及当时的时降雨量，根据时降雨量大小，赋予对应降雨图像雨量等级标签；当时降雨量小于0.1毫米时，定义为零星小雨；当时降雨量在0.1毫米至1.5毫米范围内时，定义为小雨；当时降雨量在1.6毫米至6.9毫米范围内时，定义为中雨；当时降雨量在7毫米至14.9毫米范围内时，定义为大雨；当时降雨量在15毫米以上时，定义为暴雨及以上。
2)对获取的历史降雨图像数据进行预处理，利用得到的处理后的历史降雨图像数据和对应标签，对预处理后的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练，训练得到的分类结果与对应的标签进行比对，计算误差；
3)根据误差进行反向计算，更新模型参数，提高识别正确率；
4)重复进行2)和3)两步，直到模型拟合，保存模型；
5)获取同一地点当前环境下的降雨降雨图像数据，对获取的当前降雨图像数据进行预处理，根据经历史降雨图像数据训练后的雨量大小的预测与识别模型，对预处理后的当前降雨图像数据进行雨量大小的识别与预测。
其中雨量识别时，输入的图像数据是当前时刻及前一段时间连续拍摄的降雨图像；雨量预测时，输入的图像数据是按一定时间隔间拍摄的降雨图像。在对获取的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练时，雨量识别模型输入的标签是当前时刻的雨量标签，而雨量预测输入的是下一时刻的雨量标签。
其中，步骤2)与5)中降雨图像数据的预处理步骤如下：
a)取4的倍数数量的连续图像，将其叠在一起整成一批图像，转成张量形式；
b)计算这批图像每个通道的像素均值；
c)将每张降雨图像缩小到224*224像素；
d)将缩小后图像的各通道的像素值减去上述得到的像素均值，得到预处理后的降雨图像数据。
其中，步骤2)中降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练，包括：
A)将预处理后的降雨图像数据按批次输入，并将每批次的降雨图像均分成4份；
B)对每份图像进行3D卷积操作和2DLSTM操作，提取降雨图像中降雨的纹路特征、颜色特征，以及连续降雨图像的变化特征；
C)将每份图像提取的图像数据特征在时间维度叠加起来，通过融合短时间的纹路特征和颜色特征来更好地识别以及预测雨量等级；如：将第1份数据和第2份数据在时间维度叠加起来，第3份数据和第4份数据在时间维度叠加起来，将堆叠后的数据再经过2DLSTM操作，提取图像特征，重复进行3D卷积、堆叠和2DLSTM操作，直到数据重新叠到1份为止。
D)将得到的特征进行后续一系列的3D卷积、3D池化和全连接操作，得到更深层次的降雨图像的纹路特征、颜色特征及连续降雨图像的变化特征；
F)最后，通过全连接操作计算该组数据的特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率最高的那一类即识别结果。五种雨量类别分别对应零星小雨、小于、中雨、大雨、暴雨及以上。
进一步的，步骤5)对预处理的当前降雨图像数据进行雨量大小的识别与预测，包括：
根据经历史降雨图像数据训练后的雨量大小的预测与识别模型，检测当前降雨图像数据的特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率最高的那一类即识别结果。
参照附图1，本发明还提供一种自动识别与预测雨量的装置，其包括：
摄像头1，用于拍摄当前摄像头所在环境下的降雨图，并将其输入到与1摄像头相连的2图像收集模块中；
图像收集模块2，用于根据降雨图像拍摄的时期，对接收到降雨图像进行保存，并将保存的降雨图像输入到图像处理模块3模块中；
图像处理模块3，内含降雨图像预数据处理指令5及训练好的雨量识别和预测模型6；
图像识别模块中的降雨图像预数据处理指令将接收到的降雨图像整合成所需的数据形式，图像识别模块中的雨量识别与预测模型根据其他同类型的降雨图提前将模型训练好。在使用时，训练好的雨量识别与预测模型接收到整合好的降雨图像数据自动进行雨量的识别与预测，得到的识别和预测结果对应记录的其拍摄时间一起输入到显示屏设备中。
降雨图像预数据处理指令5，用于根据所接收降雨图像拍摄的时间对其进行前期的数据处理工作；
训练好的雨量识别和预测模型6，用于将处理完的图像数据输入到训练好的雨量识别和预测模型中，达到自动识别和预测雨量等级的目的；
显示屏4，用于接收训练好的雨量识别和预测模型6得到的结果，以当前时刻和对应的雨量等级，以及未来某一时刻与其对应的雨量等级的形式显示在显示屏4的屏幕上。
进一步的，图像处理模块3内的降雨图像预数据处理指令5，具体用于：
a)取一定数量的连续图像，将其叠在一起整成一批图像，转成张量形式；
b)计算这批图像每个通道的像素均值；
c)将每张降雨图像缩小到224*224像素；
d)将缩小后图像的各通道的像素值减去上述得到的像素均值，得到预处理后的降雨图像数据；
图像处理模块3内的训练好的雨量识别和预测模型6，具体用于：
A)将预处理后的降雨图像数据按批次输入，并将每批次的降雨图像均分成4份；
B)对每份图像进行3D卷积操作和2DLSTM操作，提取降雨图像中降雨的纹路特征、颜色特征，以及连续降雨图像的变化特征；
C)将每份图像提取的图像数据特征在时间维度叠加起来，通过融合短时间的纹路特征和颜色特征来更好地识别以及预测雨量等级；
D)将得到的特征进行后续一系列的3D卷积、3D池化和全连接操作，得到更深层次的降雨图像的纹路特征、颜色特征及连续降雨图像的变化特征；
F)最后，通过全连接操作计算该组数据的特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率最高的那一类即识别结果。
以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种自动识别与预测雨量的方法，其特征在于，包括：
1)获取一地点的历史降雨图像数据及当时的时降雨量，根据时降雨量大小，赋予对应降雨图像雨量等级标签；
2)对获取的历史降雨图像数据进行预处理，利用得到的处理后的历史降雨图像数据和对应标签，对预处理后的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练，训练得到的分类结果与对应的标签进行比对，计算误差；其中，在对获取的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练时，雨量识别模型输入的标签是当前时刻的雨量等级标签，雨量预测模型输入的是下一时刻的雨量等级标签；
3)根据误差进行反向计算，更新模型参数，提高识别正确率；
4)重复进行步骤2)和3)，直到模型拟合，保存模型；
5)获取同一地点当前环境下的降雨图像数据，对获取的当前降雨图像数据进行预处理，根据经历史降雨图像数据训练后的雨量大小的预测模型与识别模型，对预处理后的当前降雨图像数据进行雨量大小的识别与预测；
步骤2)与5)中降雨图像数据的预处理步骤如下：
a)取预定数量的连续图像，将其叠在一起整成一批图像，转成张量形式；
b)计算这批图像每个通道的像素均值；
c)将每张降雨图像缩小到224*224像素；
d)将缩小后图像的各通道的像素值减去上述得到的像素均值，得到预处理后的降雨图像数据；
步骤2)中对预处理后的历史降雨图像数据进行雨量大小的预测与识别训练，包括：
A)将预处理后的降雨图像数据按批次输入，并将每批次的降雨图像均分成4份；
B)对每份图像进行3D卷积操作和2DLSTM操作，提取降雨图像中降雨的纹路特征、颜色特征，以及连续降雨图像的变化特征；
C)将每份图像提取的图像数据特征在时间维度上叠加起来，通过融合短时间的纹路特征和颜色特征来识别以及预测雨量等级；
D)将融合短时间的纹路特征和颜色特征进行后续一系列的3D卷积、3D池化和全连接操作，得到更深层次的降雨图像的纹路特征、颜色特征及连续降雨图像的变化特征；
F)最后，通过全连接操作计算更深层次的降雨图像的纹路特征、颜色特征及连续降雨图像的变化特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率值最高的那一类即识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种自动识别与预测雨量的方法，其特征在于，步骤a)中连续图像的取数为4的倍数。
3.根据权利要求1所述的一种自动识别与预测雨量的方法，其特征在于，步骤F)中五种雨量类别分别对应零星小雨、小雨、中雨、大雨、暴雨。
4.根据权利要求3所述的一种自动识别与预测雨量的方法，其特征在于，步骤5)中对预处理后的当前降雨图像数据进行雨量大小的识别与预测，包括：
根据经历史降雨图像数据训练后的雨量大小的预测模型与识别模型，检测预处理后的当前降雨图像数据的特征分别对应五种雨量类别的概率值，概率值最高的那一类即识别结果。
5.根据权利要求1所述的一种自动识别与预测雨量的方法，其特征在于，雨量识别时，输入的降雨图像数据是当前时刻及前一段时间连续拍摄的降雨图像；雨量预测时，输入的降雨图像数据是按预定时间隔间拍摄的降雨图像。
6.一种自动识别与预测雨量的装置，用于实现如权利要求1所述的自动识别与预测雨量的方法，其特征在于，包括：
摄像头(1)、图像收集模块(2)、图像处理模块(3)与显示屏(4)；所述摄像头(1)可自由放置，且摄像头(1)的输出端与图像收集模块(2)的输入端相连，所述图像收集模块(2)的输出端与图像处理模块(3)的输入端相连，所述图像处理模块(3)的输出端与显示屏(4)相连；
所述摄像头(1)，用于拍摄当前摄像头所在环境下的降雨图像，并将其输入到与摄像头(1)相连的图像收集模块(2)中；
所述图像收集模块(2)，用于根据降雨图像拍摄的时期，对接收到降雨图像进行保存，并将保存的降雨图像输入到图像处理模块(3)中；
所述图像处理模块(3)，内含降雨图像数据预处理指令(5)及训练好的雨量识别模型和预测模型(6)；
所述降雨图像数据预处理指令(5)，用于根据所接收降雨图像拍摄的时间对其进行前期的数据处理工作；
所述训练好的雨量识别模型和预测模型(6)，用于将处理完的降雨图像数据输入到训练好的雨量识别模型和预测模型中，实现自动识别和预测雨量等级；
所述显示屏(4)，用于接收训练好的雨量识别模型和预测模型(6)得到的结果，以当前时刻和对应的雨量等级，以及未来某一时刻与其对应的雨量等级的形式显示在显示屏(4)的屏幕上。
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