CN112212922A - 基于人工智能技术的应急水位流速监测设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，包括应急水位仪和应急流速仪；应急水位仪包括第一处理单元以及与第一处理单元连接的激光测距单元以及第一图像采集单元；测距激光单元用于生成虚拟水尺，图像采集单元用于采集水面图像，第一处理单元用于分析水面与岸边分界线，根据分界线在虚拟水尺上的位置得到水位数据；应急流速仪包括第二处理单元以及与第二处理单元连接的第二图像采集单元。本发明所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备通过无水尺进行水位监测，使用高精度云台、激光测距仪打点生成虚拟水尺，使用智能AI技术，视频采集分析计算水位数据，同时通过智能AI视频分析水面波纹、漂浮物，计算流速数据，并计算流量。
Description
技术领域
本发明属于应急检测领域，尤其是涉及一种基于人工智能技术的应急水位流速监测设备。
背景技术
水是生命之源，是人们生存和发展的基础，人们离不开水，农业发展离不开水，但洪水也会毁灭人们的生命财产，为了更合理安全利用水资源，需要对河流的水位、流速、流量进行监测并预警。
洪水都是突发性不可预测的，有些监测点没有安装传统的水位和流速监测设备，或者安装了被洪水破坏无法使用，出于人身安全考虑也无法立即修复使用。
应急水位流速仪是移动式、可快速布控使用视频水利监测设备，可以通过视频分析实时监测水位、流速、流量数据并保存上传中心管理平台。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，以解决上述问题的不足之处。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，包括应急水位仪和应急流速仪；
应急水位仪包括第一处理单元以及与第一处理单元连接的激光测距单元以及第一图像采集单元；
测距激光单元用于生成虚拟水尺，图像采集单元用于采集水面图像，第一处理单元用于分析水面与岸边分界线，根据分界线在虚拟水尺上的位置得到水位数据；
应急流速仪包括第二处理单元以及与第二处理单元连接的第二图像采集单元。
进一步的，应急水位仪还包括辅助激光单元和补光激光单元，辅助激光单元和补光激光单元与第一处理单元连接。
进一步的，应急流速仪还设有第二补光激光单元，第二补光激光单元与第二处理单元连接。
进一步的，还设有电源模块，用于为应急水位仪和应急流速仪供电，电源模块设置在应急水位仪以及应急流速仪两侧。
进一步的，应急水位仪和应急流速仪底部还设有云台，云台底部还连接有调平底座。
进一步的，应急水位仪和应急流速仪还连接有无线通信模块，包括网络编码单元、4G模块单元以及服务器平台。
基于人工智能技术的应急水位流速监测设备的水位检测方法，包括以下步骤：使用激光测距单元在岸边背景墙上打点测距，打完后向上转动垂直高精度云台，再次在背景墙上打点测距，使用同样方式在背景墙上打出至少5个点，设备通过每一点的距离、云台角度，计算之前每一个激光点所在高度，得到5个点的像素和对应的海拔高度，视频中任意像素点对应的海拔高度都按比例推算，在视频里叠加画出虚拟水尺；
模型训练水位监测环境视频素材，通过LBP特征对样本进行图像纹理特征提取，使用级联分类器对水尺视频素材进行训练，虚拟水尺模型训练完成后导入摄像机存储；
进行水位监测时，图像传感器采集水位视频，第一处理单元对图像降噪处理，通过之前水尺训练模型检测出水面与水尺的交汇处，根据水面线在虚拟水尺上所处的刻度位置，输出水位数据。
基于人工智能技术的应急水位流速监测设备的流速检测方法，包括以下步骤：应急流速仪通过应急水位仪获取当前设备距水面的垂直距离，然后根据云台角度得到设备距检测区域的直线距离，然后通过物距、镜头倍数推算出视野宽度，并求出视频单位像素对应的距离；
摄像机通过图像传感器高帧率采集河面信息，第二处理单元分析图像，采用了基于SIFT特征的角点检测的方法，对相邻两帧水面图像上漂浮物、气泡或者明显波纹形成的角点进行检测作为特征点；
提取到两帧图像的所有特征点后，对两帧图像的特征点进行匹配识别出同一特征点，计算所有特征点的像素位移，然后对所有特征点像素位移进行两级筛选，分别是角度筛选和中值排序筛选，角度筛选即统计所有特征点起点到终点的移动角度，过滤移动方向角度偏差过大的特征点，中值排序即将角度筛选过滤剩下的特征点像素位移值按从小到大进行排序，取排在中间位移值，得到最准确的匹配点像素位移，通过像素位移计算出实际的物理位置，物理位移除以两帧间隔时间计算出流速。
相对于现有技术，本发明所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备具有以下优势：
(1)本发明所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备通过无水尺进行水位监测，使用高精度云台、激光测距仪打点生成虚拟水尺，使用智能AI技术，视频采集分析计算水位数据；
(2)本发明所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备通过智能AI视频分析水面波纹、漂浮物，计算流速数据，并计算流量；
(3)本发明所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备中，当水位、流量超警戒时，自动将预警信息上报平台。
(4)本发明所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备便携、机动灵活、部署简单、配置方便。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的应急水位仪示意图；
图2为本发明实施例所述的应急流速仪示意图；
图3为本发明实施例所述的应急水位仪内部模块连接关系示意图；
图4为本发明实施例所述的应急流速仪内部模块连接关系示意图；
图5为本发明实施例所述的应急流速仪计算流速流程示意图。
附图标记说明：
1-高清摄像机；2-补光激光器；3-电池；4-云台；5-调平底座；6-辅助激光器；7-测距激光器。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，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”等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，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1至图5所示，应急水位仪包括：高清摄像机1、CPU、补光激光器2、测距激光器7、辅助激光器6、高精度云台4、4G模块、锂电池3、调平底座5。
基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，包括应急水位仪和应急流速仪；
应急水位仪包括第一处理单元以及与第一处理单元连接的激光测距单元以及第一图像采集单元；
测距激光单元用于生成虚拟水尺，图像采集单元用于采集水面图像，第一处理单元用于分析水面与岸边分界线，根据分界线在虚拟水尺上的位置得到水位数据；
应急流速仪包括第二处理单元以及与第二处理单元连接的第二图像采集单元，其中第一处理单元和第二处理单元包括CPU，第一图像采集单元和第二图像采集单元包括高清摄像头；激光测距单元以及测距激光单元包括测距激光器7。
应急水位仪还包括辅助激光单元和补光激光单元，辅助激光单元和补光激光单元与第一处理单元连接，辅助激光单元包括辅助激光器6，补光激光单元包括补光激光器2。
还设有电源模块，用于为应急水位仪和应急流速仪供电，电源模块设置在应急水位仪以及应急流速仪两侧。
应急水位仪和应急流速仪底部还设有云台4，云台4底部还连接有调平底座5。
应急水位仪和应急流速仪还连接有无线通信模块，包括网络编码单元、4G模块单元以及服务器平台。
应急水位仪通过测距激光器7，在岸边背景墙上打若干个点，生成虚拟水尺，高清摄像机1采集水面图像，分析出水面与岸边分界线，根据分界线在虚拟水尺上的位置得到水位数据；
应急流速仪包括：高清摄像机1、CPU、补光激光器2、高精度云台4、锂电池3、调平底座5。
应急流速仪通过采集水面上的高帧率图像，检测水面上的水纹漂浮物气泡等特征点进行匹配计算位移，并统计发生位移的时间间隔，最后计算出流速；
摄像机得到水位与流速数据，再根据预输入的断面面积，计算出流量；
摄像机将水位、流速、流量信息上报平台，如果水位、流量超警戒会发出预警上报平台。
在使用过程中，具有水位监测功能以及流速监测功能，其中水位监测包括以下步骤：首先安装三脚架，安装底座，将底座调平，将水位仪安装到底座之上，将设备上电启动，登录设备，垂直云台4调绝对水平零点，设置虚拟水尺算法，使用高精度激光测距仪在岸边背景墙上打点测距，打完后向上转动垂直高精度云台4，再次在背景墙上打点测距，使用同样方式在背景墙上打出至少5个点，设备通过每一点的距离、云台4角度，计算之前每一个激光点所在高度，得到5个点的像素和对应的海拔高度，那么点与点之间的海拔高度通过像素推算，视频中任意像素点对应的海拔高度都可按比例推算，在视频里叠加画出虚拟水尺；
模型训练，水位监测环境视频素材，通过LBP特征对样本进行图像纹理特征提取，使用级联分类器对水尺视频素材进行训练，虚拟水尺模型训练完成后导入摄像机存储；
进行水位监测时，图像传感器采集水位视频，CPU对图像降噪处理，通过之前水尺训练模型检测出水面与水尺的交汇处(水面线)，根据水面线在虚拟水尺上所处的刻度位置，输出水位数据，
进行流速监测包括以下步骤：首先安装三脚架，安装底座，将底座调平，将水位仪安装到底座之上，将设备上电启动，登录设备，垂直云台4调绝对水平零点，设置流速算法，流速仪通过水位仪获取当前设备距水面的垂直距离，然后根据云台4角度得到设备距检测区域的直线距离，然后通过物距、镜头倍数推算出视野宽度，并求出视频单位像素对应的距离；
摄像机通过图像传感器高帧率采集河面信息，CPU智能单元分析图像，采用了基于SIFT特征的角点检测的方法，对相邻两帧水面图像上漂浮物、气泡或者明显波纹形成的角点进行检测作为特征点；提取到两帧图像的所有特征点后，对两帧图像的特征点进行匹配识别出同一特征点，计算所有特征点的像素位移，然后对所有特征点像素位移进行两级筛选，分别是角度筛选和中值排序筛选，角度筛选即统计所有特征点起点到终点的移动角度，过滤移动方向角度偏差过大的特征点，中值排序即将角度筛选过滤剩下的特征点像素位移值按从小到大进行排序，取排在中间位移值，得到最准确的匹配点像素位移，通过像素位移计算出实际的物理位置，物理位移除以两帧间隔时间计算出流速，具体实现过程如图5所示。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (8)
1.基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，其特征在于：包括应急水位仪和应急流速仪；
应急水位仪包括第一处理单元以及与第一处理单元连接的激光测距单元以及第一图像采集单元；
测距激光单元用于生成虚拟水尺，图像采集单元用于采集水面图像，第一处理单元用于分析水面与岸边分界线，根据分界线在虚拟水尺上的位置得到水位数据；
应急流速仪包括第二处理单元以及与第二处理单元连接的第二图像采集单元。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，其特征在于：应急水位仪还包括辅助激光单元和补光激光单元，辅助激光单元和补光激光单元与第一处理单元连接。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，其特征在于：应急流速仪还设有第二补光激光单元，第二补光激光单元与第二处理单元连接。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，其特征在于：还设有电源模块，用于为应急水位仪和应急流速仪供电，电源模块设置在应急水位仪以及应急流速仪两侧。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，其特征在于：应急水位仪和应急流速仪底部还设有云台，云台底部还连接有调平底座。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备，其特征在于：应急水位仪和应急流速仪还连接有无线通信模块，包括网络编码单元、4G模块单元以及服务器平台。
7.应用权利要求1所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备的水位检测方法，其特征在于，包括以下步骤：使用激光测距单元在岸边背景墙上打点测距，打完后向上转动垂直高精度云台，再次在背景墙上打点测距，使用同样方式在背景墙上打出至少5个点，设备通过每一点的距离、云台角度，计算之前每一个激光点所在高度，得到5个点的像素和对应的海拔高度，视频中任意像素点对应的海拔高度都按比例推算，在视频里叠加画出虚拟水尺；
模型训练水位监测环境视频素材，通过LBP特征对样本进行图像纹理特征提取，使用级联分类器对水尺视频素材进行训练，虚拟水尺模型训练完成后导入摄像机存储；
进行水位监测时，图像传感器采集水位视频，第一处理单元对图像降噪处理，通过之前水尺训练模型检测出水面与水尺的交汇处，根据水面线在虚拟水尺上所处的刻度位置，输出水位数据。
8.应用权利要求1所述的基于人工智能技术的应急水位流速监测设备的流速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：应急流速仪通过应急水位仪获取当前设备距水面的垂直距离，然后根据云台角度得到设备距检测区域的直线距离，然后通过物距、镜头倍数推算出视野宽度，并求出视频单位像素对应的距离；
摄像机通过图像传感器高帧率采集河面信息，第二处理单元分析图像，采用了基于SIFT特征的角点检测的方法，对相邻两帧水面图像上漂浮物、气泡或者明显波纹形成的角点进行检测作为特征点；
提取到两帧图像的所有特征点后，对两帧图像的特征点进行匹配识别出同一特征点，计算所有特征点的像素位移，然后对所有特征点像素位移进行两级筛选，分别是角度筛选和中值排序筛选，角度筛选即统计所有特征点起点到终点的移动角度，过滤移动方向角度偏差过大的特征点，中值排序即将角度筛选过滤剩下的特征点像素位移值按从小到大进行排序，取排在中间位移值，得到最准确的匹配点像素位移，通过像素位移计算出实际的物理位置，物理位移除以两帧间隔时间计算出流速。
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