CN112212935A - 基于数字图像处理的水体水位测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于数字图像处理的水体水位测量方法，包括具体步骤如下：图像采集装置对标识物进行图像采集，并计算出标识物在图片中的坐标位置及空间几何尺寸等参数；对参照物进行透视变换，得到正逆透视矩阵；检测识别水面上游面水位线；根据预先录入的参照物实际空间距离，与图片中像素距离相除得到电子水尺比例尺；设定电子水尺测量范围，生成电子水尺，将电子水尺还原至图片中位置；将识别出来的水位线像素值高度与电子水尺像素高度比较，并根据像素与实际距离比例尺计算出水位线实际高度。本发明所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，本发明采用图像处理方法得到的水位线误差较小，可为多数水体水位的自动化测量。
Description
技术领域
本发明涉及水位测量技术领域，特别涉及基于数字图像处理的水体水位测量方法。
背景技术
水位是河流湖库的基本水文要素之一，连续可靠的水位监测对于水资源调度和防汛抗旱具有极大的意义，传统的水位读取是依靠传统水尺通过人工读数记录水位的高度，是一种最直观和简单的测量工具，几乎成为水文站的标配；然而传统水尺测量需要人工定时观测，自动化程度低，人员劳动强度大，现有的自动水位计主要包括浮子式、压力式、超声波式及雷达式等，浮子式水位计利用重锤带动浮子感应水位升降，并采用光电编码器量化水位高程，具有精度高、可靠性强的优点，但通常需要建造测井房，造价较高，压力式水位计通过感测不同水深产生的压力换算出水位值，传感器布设需深入水体，测量精度容易受到水中杂质和含沙量的影响，超声波式水位计利用声波往返探头到水面间的渡越时间和声速计算距离并换算成水位值，由于声波在空气中的传播速度受环境温度的影响显著，且温度分布通常难以精确获得，因此大量程下的测量精度有限，雷达式水位计和超声波式水位计的原理类似，由于电磁波受温度的影响小，因此精度较高，但目前设备及安装成本较高，通常需要采用悬臂支架安装于水面之上以获得近似垂直的探测角度，否则电磁波的反射信号将显著衰减导致无法精确施测；
目前国内许多重要的水位观测点均建设有视频监控系统并配有标准物理水尺，为基于视频图像的水尺水位检测提供了有利条件，图像法利用图像传感器代替人眼获取水尺图像，通过图像处理技术检测水位线对应的读数，从而自动获取水位信息，相比现有方法，在原理上具有非接触、无温漂、无转换误差等优点；实施时既可在现有水利视频监控系统的基础上改造实现，也可利用成熟的GPRS或4G无线视频图像传输系统在野外建立观测点，具有机动灵活、建站成本低的优势，因此，近年来图像法水位检测在机器视觉和水利量测领域已成为新的研究热点，并逐渐出现了一些基于视频图像的水位自动监测系统，然而，这些系统及方法主要通过检测和识别水尺上的刻度线及字符获得水位线的位置信息，受复杂现场条件的影响，在测量精度和可靠性上仍然存在较大的局限。
发明内容
本发明的主要目的在于解决现有图像法水位检测存在的安装物理水尺施工复杂成本高、物理水尺长期使用带来的污渍污染、颜色磨损带来的识别精度降低等问题，并通过可视化的形式实时展示水位高度，本发明通过更换测量方法完成这一目的，通过更换参照物，不再需要施工安装物理水尺，不再将物理水尺作为参照物，而是选择图片中的已知高度的参照物作为参考，并通过与图片中的像素距离进行比较得到图片像素与物理世界实际距离的换算比例尺，以图片中参照物的高度为基准根据比例尺画出图片上的带刻度的水尺图像，而后通过图像分割技术提取到水面分界线，并在图片中显示出提取的分界线，通过定位水位线在模拟水尺的像素位置，来确定水位线在现实世界中的实际高度。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
基于数字图像处理的水体水位测量方法，具体步骤如下：
(S1)、在待测水体测量位置布设图像采集装置和附近布设标识物；
(S2)、所述图像采集装置对标识物进行图像采集，得到带有标识物的图片，并计算出标识物在图片中的坐标位置及空间几何尺寸等参数；
(S3)、基于透视原理对参照物进行透视变换，得到正逆透视矩阵；
(S4)、对采集的图像进行处理，通过图像分割技术得到水面上游面水位线；
(S5)、根据预先录入的参照物实际空间距离，与图片中像素距离相除得到电子水尺比例尺；
设定电子水尺测量范围，生成电子水尺，根据逆透视变换矩阵将电子水尺还原至图片中位置；
(S6)、将识别出来的水位线像素值高度与电子水尺像素高度比较，并根据像素与实际距离比例尺计算出水位线实际高度。
优选的，所述步骤(S4)中的图像处理采用图像分割处理法，所述图像分隔处理法为灰度阈值分割法。
优选的，还包括水位校正，所述水位校正用于在测量水体的水位处于大幅度异常波动时，对测量水体的具体水位进行校正。
优选的，所述水位校正具体判断校正方法为：
设定时间和在设定时间内水位波动的阈值，当在设定的时间范围内，设定的时间单位为秒，水体水位波动超出设定阈值时，判断为水位异常，此时具体的水位高度值为设定时间段前几秒的水位高度平均值。
优选的，所述图像采集装置为摄像头。
优选的，还包括显示模块和预警模块，其中，
所述显示模块用于实时显示电子水尺；
所述预警模块用于在待测水体水位超出设定警戒线时预警。
优选的，所述预警模块包括现场预警模块和远程预警模块，所述现场预警模块包括多色灯光预警和蜂鸣器预警，其中，待测水体水位超出不同等级的警戒线时，多色灯光预警发出的预警颜色不同，所述远程预警模块通过无线传输或有线传输水位线高度以及预警级别传输至上级数据中心，并将数据通过网络传回上级水务部门或者城市数据中心，实现远程预警。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明方法采用边缘设备部署，可离线实时计算水位，通过双绞线连接摄像头和边缘设备，实时传输采集图像，实时计算，可将水位线高度实时通过网络传送回数据中心，实现水位情况提前预警，方便指挥中心掌握情况，安装调试简单，且采用图像电子水尺及水位线标识的方式，效果直观，可视化效果好；
本发明采用图像处理方法得到的水位线误差较小，可为多数水体水位的自动化测量，且不受物理水尺刻度限制，受外界环境影响很小。
附图说明
图1为本发明基于数字图像处理的水体水位测量方法的流程框图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例1
如图1所示，本实施例公开了基于数字图像处理的水体水位测量方法，具体步骤如下：
(S1)、在待测水体测量位置布设图像采集装置和附近布设标识物；
(S2)、图像采集装置对标识物进行图像采集，得到带有标识物的图片，并计算出标识物在图片中的坐标位置及空间几何尺寸等参数；
(S3)、基于透视原理对参照物进行透视变换，得到正逆透视矩阵；
(S4)、对采集的图像进行处理，检测识别水面上游面水位线；
(S5)、根据预先录入的参照物实际空间距离，与图片中像素距离相除得到电子水尺比例尺；
设定电子水尺测量范围，生成电子水尺，根据逆透视变换矩阵将电子水尺还原至图片中位置；
(S6)、将识别出来的水位线像素值高度与电子水尺像素高度比较，并根据像素与实际距离比例尺计算出水位线实际高度。
步骤(S4)中的图像处理采用图像分割处理法。
实施例2
本实施例公开了基于数字图像处理的水体水位测量方法，具体步骤如下：
(S1)、在待测水体测量位置布设图像采集装置和附近布设标识物；
(S2)、图像采集装置对标识物进行图像采集，得到带有标识物的图片，并计算出标识物在图片中的坐标位置及空间几何尺寸等参数；
(S3)、基于透视原理对参照物进行透视变换，得到正逆透视矩阵；
(S4)、对采集的图像进行处理，通过图像分割技术检测水面上游面水位线；
(S5)、根据预先录入的参照物实际空间距离，与图片中像素距离相除得到电子水尺比例尺；
设定电子水尺测量范围，生成电子水尺，根据逆透视变换矩阵将电子水尺还原至图片中位置；
(S6)、将识别出来的水位线像素值高度与电子水尺像素高度比较，并根据像素与实际距离比例尺计算出水位线实际高度。
步骤(S4)中的图像处理采用图像分割处理法，具体为灰度阈值分割法。
还包括水位校正，水位校正用于在测量水体的水位处于大幅度异常波动时，对测量水体的具体水位进行校正。
水位校正具体判断校正方法为：
设定时间和在设定时间内水位波动的阈值，当在设定的时间范围内，设定的时间单位为秒，水体水位波动超出设定阈值时，判断为水位异常，此时具体的水位高度值为设定时间段前几秒的水位高度平均值。
图像采集装置为摄像头。
实施例3
本实施例公开了基于数字图像处理的水体水位测量方法，具体步骤如下：
(S1)、在待测水体测量位置布设图像采集装置和附近布设标识物；
(S2)、图像采集装置对标识物进行图像采集，得到带有标识物的图片，并计算出标识物在图片中的坐标位置及空间几何尺寸等参数；
(S3)、基于透视原理对参照物进行透视变换，得到正逆透视矩阵；
(S4)、对采集的图像进行处理，检测识别水面上游面水位线；
(S5)、根据预先录入的参照物实际空间距离，与图片中像素距离相除得到电子水尺比例尺；
设定电子水尺测量范围，生成电子水尺，根据逆透视变换矩阵将电子水尺还原至图片中位置；
(S6)、将识别出来的水位线像素值高度与电子水尺像素高度比较，并根据像素与实际距离比例尺计算出水位线实际高度。
步骤(S4)中的图像处理采用图像分割处理法，具体为灰度阈值分割法。
还包括水位校正，水位校正用于在测量水体的水位处于大幅度异常波动时，对测量水体的具体水位进行校正。
水位校正具体判断校正方法为：
设定时间和在设定时间内水位波动的阈值，当在设定的时间范围内，设定的时间单位为秒，水体水位波动超出设定阈值时，判断为水位异常，此时具体的水位高度值为设定时间段前几秒的水位高度值。
图像采集装置为摄像头。
还包括显示模块和预警模块，其中，
显示模块用于实时显示电子水尺；
预警模块用于在待测水体水位超出设定警戒线时预警。
预警模块包括现场预警模块和远程预警模块，现场预警模块包括多色灯光预警和蜂鸣器预警，其中，待测水体水位超出不同等级的警戒线时，多色灯光预警发出的预警颜色不同，远程预警模块通过无线传输或有线传输水位线高度以及预警级别传输至上级数据中心，并将数据通过网络传回上级水务部门或者城市数据中心，实现远程预警。
结合实施例1-实施例3可以看出，本发明方法采用边缘设备部署，可离线实时计算水位，通过双绞线连接摄像头和边缘设备，实时传输采集图像，实时计算，可将水位线高度实时通过网络传送回数据中心，实现水位情况提前预警，方便指挥中心掌握情况，具有成本优势，可大规模推广，安装调试简单，用图像电子水尺及水位线标识的方式，效果直观，可视化效果好，且本发明采用图像处理方法得到的水位线误差较小，可为多数水库/河流水位的自动化测量。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于，具体步骤如下：
(S1)、在待测水体测量位置布设图像采集装置和附近布设标识物；
(S2)、所述图像采集装置对标识物进行图像采集，得到带有标识物的图片，并计算出标识物在图片中的坐标位置及空间几何尺寸等参数；
(S3)、基于透视原理对参照物进行透视变换，得到正逆透视矩阵；
(S4)、对采集的图像进行处理，检测识别水面上游面水位线；
(S5)、根据预先录入的参照物实际空间距离，与图片中像素距离相除得到电子水尺比例尺；
设定电子水尺测量范围，生成电子水尺，根据逆透视变换矩阵将电子水尺还原至图片中位置；
(S6)、将识别出来的水位线像素值高度与电子水尺像素高度比较，并根据像素与实际距离比例尺计算出水位线实际高度。
2.根据权利要求1所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于：所述步骤(S4)中的图像处理采用图像分割处理法。
3.根据权利要求1所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于：所述步骤(S4)中的图像分隔处理法为灰度阈值分割法。
4.根据权利要求1所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于：还包括水位校正，所述水位校正用于在测量水体的水位处于大幅度异常波动时，对测量水体的具体水位进行校正。
5.根据权利要求4所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于：所述水位校正具体判断校正方法为：
设定时间和在设定时间内水位波动的阈值，当在设定的时间范围内，设定的时间单位为秒，水体水位波动超出设定阈值时，判断为水位异常，此时具体的水位高度值为设定时间段前一段时间的水位高度平均值。
6.根据权利要求1所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于：所述图像采集装置为摄像头。
7.根据权利要求1所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于：还包括显示模块和预警模块，其中，
所述显示模块用于实时显示电子水尺；
所述预警模块用于在待测水体水位超出设定警戒线时预警。
8.根据权利要求7所述的基于数字图像处理的水体水位测量方法，其特征在于：所述预警模块包括现场预警模块和远程预警模块，所述现场预警模块包括多色灯光预警和蜂鸣器预警，其中，待测水体水位超出不同等级的警戒线时，多色灯光预警发出的预警颜色不同，所述远程预警模块通过无线传输或有线传输水位线高度以及预警级别传输至上级数据中心，并将数据通过网络传回上级水务部门或者城市数据中心，实现远程预警。
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|---|---|
| CN (1) | CN112212935A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112734832A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-04-30 | 逆可网络科技有限公司 | 一种即时获得线上物体实际尺寸测量方法 |
| CN115546235A (zh) * | 2022-11-23 | 2022-12-30 | 成都见海科技有限公司 | 一种基于图像分割的水位识别方法、系统及存储介质 |
| CN116399418A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-07-07 | 陕西省水利电力勘测设计研究院 | 一种基于固定摄像头的水位识别方法及系统 |
| CN112734832B (zh) * | 2021-01-22 | 2024-05-31 | 逆可网络科技有限公司 | 一种即时获得线上物体实际尺寸测量方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008057994A (ja) * | 2006-08-29 | 2008-03-13 | Basic Engineering:Kk | 画像処理による水位観測システム |
| CN101995281A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-03-30 | 联宇工程技术(武汉)有限公司 | 一种基于数字图像处理的水位测量方法 |
| CN103852130A (zh) * | 2014-01-15 | 2014-06-11 | 北京艾力泰尔信息技术有限公司 | 基于图像识别的水位采集方法 |
| KR101409394B1 (ko) * | 2013-11-14 | 2014-06-20 | 한국건설기술연구원 | 가상수위표를 이용한 수위측정 지원시스템 및 수위측정 지원방법 |
| KR20160044371A (ko) * | 2014-10-15 | 2016-04-25 | 한국전자통신연구원 | 자동 수위 측정 장치 및 방법 |
| CN107036672A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-08-11 | 中国水利水电科学研究院 | 一种水位监测方法和装置 |
| CN107588823A (zh) * | 2017-09-18 | 2018-01-16 | 河海大学 | 基于双波段成像的水尺水位测量方法 |
| CN109085823A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-25 | 浙江大学 | 一种园区场景下基于视觉的低成本自动循迹行驶方法 |
| CN111008614A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 天津天地人和企业管理咨询有限公司 | 一种基于视频的无水尺水位读数方法 |
-
2020
- 2020-09-28 CN CN202011045553.0A patent/CN112212935A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008057994A (ja) * | 2006-08-29 | 2008-03-13 | Basic Engineering:Kk | 画像処理による水位観測システム |
| CN101995281A (zh) * | 2010-09-29 | 2011-03-30 | 联宇工程技术(武汉)有限公司 | 一种基于数字图像处理的水位测量方法 |
| KR101409394B1 (ko) * | 2013-11-14 | 2014-06-20 | 한국건설기술연구원 | 가상수위표를 이용한 수위측정 지원시스템 및 수위측정 지원방법 |
| CN103852130A (zh) * | 2014-01-15 | 2014-06-11 | 北京艾力泰尔信息技术有限公司 | 基于图像识别的水位采集方法 |
| KR20160044371A (ko) * | 2014-10-15 | 2016-04-25 | 한국전자통신연구원 | 자동 수위 측정 장치 및 방법 |
| CN107036672A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-08-11 | 中国水利水电科学研究院 | 一种水位监测方法和装置 |
| CN107588823A (zh) * | 2017-09-18 | 2018-01-16 | 河海大学 | 基于双波段成像的水尺水位测量方法 |
| CN109085823A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-25 | 浙江大学 | 一种园区场景下基于视觉的低成本自动循迹行驶方法 |
| CN111008614A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 天津天地人和企业管理咨询有限公司 | 一种基于视频的无水尺水位读数方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 陈金水;: "基于视频图像识别的水位数据获取方法", 水利信息化, 28 February 2013 (2013-02-28) * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112734832A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-04-30 | 逆可网络科技有限公司 | 一种即时获得线上物体实际尺寸测量方法 |
| WO2022156044A1 (zh) * | 2021-01-22 | 2022-07-28 | 逆可网络科技有限公司 | 一种即时获得线上物体实际尺寸测量方法 |
| CN112734832B (zh) * | 2021-01-22 | 2024-05-31 | 逆可网络科技有限公司 | 一种即时获得线上物体实际尺寸测量方法 |
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