CN112255709A - 一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于，安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机、可伸缩盖板、可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件；自身配置雨量传感器的红外视频摄像机朝向水位标尺，用于获取当前水位值；可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑中，基坑的顶部设置可伸缩盖板。本发明可实现城市地下综合体、车站附近降雨积水的无人化、全方位、全天候的水位智能实时监测；水位标尺为升降隐藏式，非工作状态时不受外界环境影响，也不影响出入口处的行人通行，自身也不宜被踩踏或损坏。

Description

一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法

技术领域

本发明属于基于轨道交通的城市地下综合体或地下车站的水灾监测领域，具体涉及一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法。

背景技术

近年来，由于洪涝灾害频发，导致城市排水系统能力不足，严重危及城市地下综合体、地下车站等设施的安全运行，尤其在雨季多发的南方城市。例如2020年5月22日，由于强降雨天气，广州地铁13号线发生雨水倒灌事件，被迫停运。因此，在一些城市地下综合体、地下车站等地方，往往存在雨水倒灌的潜在风险，但是在水灾监测措施中，监测手段并不完善，监测内容中对于雨水倒灌的监测考虑少之又少，在前期设计过程中往往只会针对水灾发生后配备一些排水设备，如排水泵。对于水灾发生前的实时监测手段几乎没有，在该领域内目前主要采用固定式监测水位标尺去人为的测量水位或是采用普通标尺手工作业测量大断面水位。

目前，基于轨道交通的城市地下综合体对于水灾监测主要存在以下问题：

1、监测设备不完善，人为测量监测信息间断，无法实现全天候、全方位的实时监测。

2、智能化程度低，监测手段落后，无法做到智能识别、准确判断。

3、固定式水位标尺长期裸露在外，易受外部环境因素侵蚀，如日晒、风吹，刻度线易老化退却，如果没有及时发现，可能会成为水灾发生的潜在风险源。固定式水位标尺安装在综合体或车站出入口影响人员通行；且容易遭路人破坏。

发明内容

针对现有技术以上缺陷或改进需求中的至少一种，本发明提供了一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，可实现城市地下综合体、车站附近降雨积水的无人化、全方位、全天候的水位智能实时监测；水位标尺为升降隐藏式，非工作状态时不受外界环境影响，也不影响出入口处的行人通行，自身也不宜被踩踏或损坏。

基于雨量传感器，红外视频摄像机可实现自动控制，智能识别，操控水位标尺的自动上升和下降，并利用自身所叠加的深度学习算法知识，结合水位标尺图像数据及传统图像处理手段，实现水位的实时跟踪和判别。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于，安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机、可伸缩盖板、可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件；

自身配置雨量传感器的所述红外视频摄像机安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面之上，并朝向所述水位标尺，用于获取当前水位值；

所述可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑中，所述基坑的顶部设置所述可伸缩盖板。

优选地，还包括支撑物，所述红外视频摄像机安装在所述支撑物上。

优选地，所述可伸缩盖板包括一个固定部分和一个活动部分；

所述固定部分与所述水位标尺的升降路径互不干涉，所述活动部分可伸缩，其伸缩范围覆盖其余的基坑口。

优选地，所述可伸缩盖板包括两片活动部分，均可伸缩，共同覆盖基坑口。

优选地，所述可伸缩盖板配置有防水防尘密封装置，用于保护基坑内的设备。

优选地，所述基坑配置有排水构造，用于排出坑内积水保护设备。

优选地，所述标尺升降驱动组件包括微型电动升降机构，作为驱动所述水位标尺升降的动力件。

优选地，所述标尺升降驱动组件包括电动推杆，其一端连接至所述微型电动升降机构的输送端，另一端连接至所述水位标尺，作为驱动所述水位标尺升降的传动件。

优选地，还包括数据储存设备，用于储存采集到的当前水位值数据。

优选地，还包括数据传输设备，用于将采集到的当前水位值数据传输至所述数据储存设备。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于，安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机、可伸缩盖板、可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件；

所述红外视频摄像机安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面之上，并朝向所述水位标尺，用于获取当前水位值；

所述可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑中，所述基坑的顶部设置所述可伸缩盖板；

平时无降雨量时，所述红外视频摄像机及标尺升降驱动组件处于休眠状态，所述水位标尺收回至所述基坑内，可伸缩盖板处于关闭状态；

所述红外视频摄像机配置有雨量传感器，先通过检测降雨量，再对所述红外视频摄像机发出开启指令，并且所述可伸缩盖板开启，所述标尺升降驱动组件驱动所述水位标尺上升至地面以上的工作位置。

优选地，所述红外视频摄像机开启之后开始采集所述水位标尺的红外图像，基于深度学习算法，结合水位标尺图像大数据及图像处理算法，分割定位水位标尺在图像中的位置并自动识别水位标尺刻度值；对区域进行二分类获取水位高度，并对标尺刻度拟合获得当前水位值，将监测数据传输至数据储存设备。

优选地，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位上涨，预测到达不同等级警戒水位线的剩余时间，或者基于当即的水位下降速度，预测到达安全水位线的剩余时间。

优选地，雨停之后，所述雨量传感器未检测到降雨信息，达到关闭条件之后，所述标尺升降驱动组件将所述水位标尺收回至基坑内，所述可升缩盖板关闭，所述红外视频摄像机关闭电源，整套监测装置回到休眠状态。

优选地，所述达到关闭条件是指满足如下条件的任意一个：

一是所述雨量传感器未检测到降雨信息之后的预定时长；

二是当前水位值下降到安全水位线以下。

为实现上述目的，按照本发明的另一个方面，还提供了一种基于图像识别的自动升降式水灾监测方法，其特征在于：采用的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机、可伸缩盖板、可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件；所述红外视频摄像机安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面之上，并朝向所述水位标尺，用于获取当前水位值，且所述红外视频摄像机配置有雨量传感器；所述可升降的水位标尺、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑中，所述基坑的顶部设置所述可伸缩盖板；

监测方法包括如下步骤：

S1、平时无降雨量时，所述红外视频摄像机及标尺升降驱动组件处于休眠状态，所述水位标尺收回至所述基坑内，可伸缩盖板处于关闭状态；

S2、先通过雨量传感器检测降雨量，若超过阈值，则对所述红外视频摄像机发出开启指令，并且所述可伸缩盖板开启，所述标尺升降驱动组件驱动所述水位标尺上升至地面以上的工作位置；

S3、对所述红外视频摄像机采集的所述水位标尺的红外图像进行处理，获得当前水位值；

S4、雨停之后，所述雨量传感器未检测到降雨信息，达到关闭条件之后，所述标尺升降驱动组件将所述水位标尺收回至基坑内，所述可升缩盖板关闭，所述红外视频摄像机关闭电源，整套监测装置回到休眠状态。

优选地，所述步骤S3包括，所述红外视频摄像机开启之后开始采集所述水位标尺的红外图像，基于深度学习算法，结合水位标尺图像大数据及图像处理算法，分割定位水位标尺在图像中的位置并自动识别水位标尺刻度值；对区域进行二分类获取水位高度，并对标尺刻度拟合获得当前水位值，将监测数据传输至数据储存设备。

优选地，所述步骤S3还包括，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位上涨，预测到达不同等级警戒水位线的剩余时间。

优选地，所述步骤S3还包括，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位下降速度，预测到达安全水位线的剩余时间。

优选地，所述达到关闭条件是指满足如下条件的任意一个：

一是所述雨量传感器未检测到降雨信息之后的预定时长；

二是当前水位值下降到安全水位线以下。

上述优选技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

1、本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，可实现城市地下综合体、车站附近降雨积水的无人化、全方位、全天候的水位智能实时监测。

2、本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，水位标尺为升降隐藏式，非工作状态时不受外界环境影响，也不影响出入口处的行人通行，自身也不宜被踩踏或损坏。

3、本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，可以实现综合体及车站周围因降雨而导致的水位全天候的实时监测，红外视频摄像机采用识别算法分析、智能程序控制，完全摆脱了人为因素的干扰，可靠性大大增加。

4、本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，创新性的提出红外图像探测对综合体水位精准识别，红外视频摄像机利用深度学习技术，结合水位标尺图像大数据及传统图像处理手段，监测信息流更加完善。

5、本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，可实现红外视频摄像机联动控制水位标尺的自动升降，控制逻辑清晰，功能完善。并且有可升缩盖板保护，可防止人为破坏水位标尺等设备。整套装置有降雨时工作，无降雨时休眠，减少功耗，节能先进。

附图说明

图1是本发明实施例的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置在休眠状态下的示意图；

图2是本发明实施例的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置在正常工作状态下的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面结合具体实施方式对本发明进一步详细说明。

作为本发明的一种较佳实施方式，如图1-2所示，本发明提供一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机1、可伸缩盖板2、可升降的水位标尺3、标尺升降驱动组件；

自身配置雨量传感器的所述红外视频摄像机1安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面之上，并朝向所述水位标尺3，用于获取当前水位值；

所述可升降的水位标尺3、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑6中，所述基坑6的顶部设置所述可伸缩盖板2。

优选地，所述红外视频摄像机1的监控摄像头正对上升至地面的水位标尺3，采集水位标尺红外图像，对综合体地铁车站出入口水位信息进行实时跟踪和记录，实现水位信息及水位变化速率的全时段监测。

优选地，还包括支撑物7、例如侧墙或立柱，所述红外视频摄像机1安装在所述支撑物7上。具体地，所述红外视频摄像机通过膨胀螺栓与不锈钢垫板及球形全角度调节装置固定在侧墙或立柱上。

优选地，所述可伸缩盖板2包括一个固定部分和一个活动部分；所述固定部分与所述水位标尺3的升降路径互不干涉，所述活动部分可伸缩，其伸缩范围覆盖其余的基坑口。或者，优选地，所述可伸缩盖板2包括两片活动部分，均可伸缩，共同覆盖基坑口。

优选地，所述可伸缩盖板2配置有防水防尘密封装置，用于保护基坑内的设备，例如避免非降雨因素的洒水车洒水或人为泼水进入基坑。

优选地，所述基坑配置有排水构造，用于排出坑内积水保护设备，避免被浸泡。

优选地，所述标尺升降驱动组件包括微型电动升降机构4，作为驱动所述水位标尺3升降的动力件。

优选地，所述标尺升降驱动组件包括电动推杆5，其一端连接至所述微型电动升降机构4的输送端，另一端连接至所述水位标尺3，作为驱动所述水位标尺3升降的传动件。

优选地，还包括数据储存设备，用于储存采集到的当前水位值数据。

优选地，还包括数据传输设备，用于将采集到的当前水位值数据传输至所述数据储存设备。

优选地，所述红外视频摄像机1利用深度学习技术，可结合水位标尺图像大数据及传统图像处理手段，有效分割定位水位标尺在图像中的位置并自动识别水位标尺刻度值；对区域进行二分类获取水位高度，并对标尺刻度拟合获得当前水位值；对水位标尺刻度线推理分析，使用自动标定拟合技术，解决水体透明度高引起的倒影现象及水位标尺部分脏污等问题，提高系统的准确性及稳定性。

优选地，所述水位标尺3可以实现综合体及车站出入口水位高度信息采集。

优选的，所述水位标尺3与电动推杆5连接，所述电动推杆5可以带动水位标尺3自动升降，以实现水位标尺工作状态与非工作状态之间的转换。

优选的，所述可升缩盖板2主要对自动升降式的水位标尺起保护作用，防止人员踩踏或重物坠落破坏自动升降式水位标尺。平时，可升缩盖板处于闭合状态，如有降雨，当降雨量达到红外视频摄像机启停阈值界限时，雨量传感器发出指令信号，可伸缩盖板打开，为自动升降式水位标尺打开上升通道。

优选地，所述微型电动装置4主要为自动升降式水位标尺提供动力，所述微型电动装置包括转动马达、齿轮传动机构及滚珠丝杠机构，所述滚珠丝杠与电动推杆连接，将转动马达的动力输出给电动推杆，带动水位标尺上升和收回。

如图1所示，平时无降雨量时，所述红外视频摄像机1及标尺升降驱动组件处于休眠状态，所述水位标尺3收回至所述基坑6内，可伸缩盖板2处于关闭状态；

如图2所示，所述红外视频摄像机1配置有雨量传感器，先通过检测降雨量，再对所述红外视频摄像机1发出开启指令，并且所述可伸缩盖板2开启，所述标尺升降驱动组件驱动所述水位标尺3上升至地面以上的工作位置。

优选地，所述红外视频摄像机1开启之后开始采集所述水位标尺3的红外图像，基于深度学习算法，结合水位标尺图像大数据及图像处理算法，分割定位水位标尺在图像中的位置并自动识别水位标尺刻度值；对区域进行二分类获取水位高度，并对标尺刻度拟合获得当前水位值，将监测数据传输至数据储存设备。具体地，所述红外视频摄像机安装有高精度雨量传感器，可以识别降雨量的大小，并在内部编制有软件算法，可以实现降雨量的智能识别，根据检测到的降雨量与预先设定的设备启停阈值界限进行判定，向红外视频摄像机及微型电动升降装置发出启停指令。

优选地，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位上涨，预测到达不同等级警戒水位线的剩余时间，或者基于当即的水位下降速度，预测到达安全水位线的剩余时间。

优选地，雨停之后，所述雨量传感器未检测到降雨信息，达到关闭条件之后，所述标尺升降驱动组件将所述水位标尺3收回至基坑6内，所述可升缩盖板2关闭，所述红外视频摄像机1关闭电源，整套监测装置回到休眠状态。

优选地，所述达到关闭条件是指满足如下条件的任意一个：

一是所述雨量传感器未检测到降雨信息之后的预定时长；

二是当前水位值下降到安全水位线以下。

为实现上述目的，按照本发明的另一个方面，还提供了一种基于图像识别的自动升降式水灾监测方法，采用的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机1、可伸缩盖板2、可升降的水位标尺3、标尺升降驱动组件；所述红外视频摄像机1安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面之上，并朝向所述水位标尺3，用于获取当前水位值，且所述红外视频摄像机1配置有雨量传感器；所述可升降的水位标尺3、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑6中，所述基坑6的顶部设置所述可伸缩盖板2；

监测方法包括如下步骤：

S1、平时无降雨量时，所述红外视频摄像机1及标尺升降驱动组件处于休眠状态，所述水位标尺3收回至所述基坑6内，可伸缩盖板2处于关闭状态；

S2、先通过雨量传感器检测降雨量，若超过阈值，则对所述红外视频摄像机1发出开启指令，并且所述可伸缩盖板2开启，所述标尺升降驱动组件驱动所述水位标尺3上升至地面以上的工作位置；

S3、对所述红外视频摄像机1采集的所述水位标尺3的红外图像进行处理，获得当前水位值；

S4、雨停之后，所述雨量传感器未检测到降雨信息，达到关闭条件之后，所述标尺升降驱动组件将所述水位标尺3收回至基坑6内，所述可升缩盖板2关闭，所述红外视频摄像机1关闭电源，整套监测装置回到休眠状态。

优选地，所述步骤S3包括，所述红外视频摄像机1开启之后开始采集所述水位标尺3的红外图像，基于深度学习算法，结合水位标尺图像大数据及图像处理算法，分割定位水位标尺在图像中的位置并自动识别水位标尺刻度值；对区域进行二分类获取水位高度，并对标尺刻度拟合获得当前水位值，将监测数据传输至数据储存设备。

优选地，所述步骤S3还包括，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位上涨，预测到达不同等级警戒水位线的剩余时间。

优选地，所述步骤S3还包括，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位下降速度，预测到达安全水位线的剩余时间。

优选地，所述达到关闭条件是指满足如下条件的任意一个：

一是所述雨量传感器未检测到降雨信息之后的预定时长；

二是当前水位值下降到安全水位线以下。

综上所述，与现有技术相比，本发明的方案具有如下显著优势：

本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，可实现城市地下综合体、车站附近降雨积水的无人化、全方位、全天候的水位智能实时监测。

本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，水位标尺为升降隐藏式，非工作状态时不受外界环境影响，也不影响出入口处的行人通行，自身也不宜被踩踏或损坏。

本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，可以实现综合体及车站周围因降雨而导致的水位全天候的实时监测，红外视频摄像机采用识别算法分析、智能程序控制，完全摆脱了人为因素的干扰，可靠性大大增加。

本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，创新性的提出红外图像探测对综合体水位精准识别，红外视频摄像机利用深度学习技术，结合水位标尺图像大数据及传统图像处理手段，监测信息流更加完善。

本发明的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置及方法，可实现红外视频摄像机联动控制水位标尺的自动升降，控制逻辑清晰，功能完善。并且有可升缩盖板保护，可防止人为破坏水位标尺等设备。整套装置有降雨时工作，无降雨时休眠，减少功耗，节能先进。

可以理解的是，以上所描述的系统的实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，既可以位于一个地方，或者也可以分布到不同网络单元上。可以根据实际需要选择其中的部分或全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

另外，本领域内的技术人员应当理解的是，在本发明实施例的申请文件中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本发明实施例的说明书中，说明了大量具体细节。然而应当理解的是，本发明实施例的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本发明实施例公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明实施例的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。

然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明实施例要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明实施例的单独实施例。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明实施例进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于，安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机(1)、可伸缩盖板(2)、可升降的水位标尺(3)、标尺升降驱动组件；

所述红外视频摄像机(1)安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面之上，并朝向所述水位标尺(3)，用于获取当前水位值；

所述可升降的水位标尺(3)、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑(6)中，所述基坑(6)的顶部设置所述可伸缩盖板(2)；

平时无降雨量时，所述红外视频摄像机(1)及标尺升降驱动组件处于休眠状态，所述水位标尺(3)收回至所述基坑(6)内，可伸缩盖板(2)处于关闭状态；

所述红外视频摄像机(1)配置有雨量传感器，先通过检测降雨量，再对所述红外视频摄像机(1)发出开启指令，并且所述可伸缩盖板(2)开启，所述标尺升降驱动组件驱动所述水位标尺(3)上升至地面以上的工作位置。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于：

所述红外视频摄像机(1)开启之后开始采集所述水位标尺(3)的红外图像，分割定位水位标尺在图像中的位置并自动识别水位标尺刻度值；对区域进行二分类获取水位高度，并对标尺刻度拟合获得当前水位值，将监测数据传输至数据储存设备。

3.如权利要求2所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于：

通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位上涨，预测到达不同等级警戒水位线的剩余时间，或者基于当即的水位下降速度，预测到达安全水位线的剩余时间。

4.如权利要求1所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于：

雨停之后，所述雨量传感器未检测到降雨信息，达到关闭条件之后，所述标尺升降驱动组件将所述水位标尺(3)收回至基坑(6)内，所述可升缩盖板(2)关闭，所述红外视频摄像机(1)关闭电源，整套监测装置回到休眠状态。

5.如权利要求4所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置，其特征在于：

所述达到关闭条件是指满足如下条件的任意一个：

一是所述雨量传感器未检测到降雨信息之后的预定时长；

二是当前水位值下降到安全水位线以下。

6.一种基于图像识别的自动升降式水灾监测方法，其特征在于：采用的基于图像识别的自动升降式水灾监测装置安装在城市地下综合体或地下车站的出入口处，包括：红外视频摄像机(1)、可伸缩盖板(2)、可升降的水位标尺(3)、标尺升降驱动组件；所述红外视频摄像机(1)安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面之上，并朝向所述水位标尺(3)，用于获取当前水位值，且所述红外视频摄像机(1)配置有雨量传感器；所述可升降的水位标尺(3)、标尺升降驱动组件安装在城市地下综合体或地下车站的出入口的地面以下的基坑(6)中，所述基坑(6)的顶部设置所述可伸缩盖板(2)；

监测方法包括如下步骤：

S1、平时无降雨量时，所述红外视频摄像机(1)及标尺升降驱动组件处于休眠状态，所述水位标尺(3)收回至所述基坑(6)内，可伸缩盖板(2)处于关闭状态；

S2、先通过雨量传感器检测降雨量，若超过阈值，则对所述红外视频摄像机(1)发出开启指令，并且所述可伸缩盖板(2)开启，所述标尺升降驱动组件驱动所述水位标尺(3)上升至地面以上的工作位置；

S3、对所述红外视频摄像机(1)采集的所述水位标尺(3)的红外图像进行处理，获得当前水位值；

S4、雨停之后，所述雨量传感器未检测到降雨信息，达到关闭条件之后，所述标尺升降驱动组件将所述水位标尺(3)收回至基坑(6)内，所述可升缩盖板(2)关闭，所述红外视频摄像机(1)关闭电源，整套监测装置回到休眠状态。

7.如权利要求6所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测方法，其特征在于：

所述步骤S3包括，所述红外视频摄像机(1)开启之后开始采集所述水位标尺(3)的红外图像，分割定位水位标尺在图像中的位置并自动识别水位标尺刻度值；对区域进行二分类获取水位高度，并对标尺刻度拟合获得当前水位值，将监测数据传输至数据储存设备。

8.如权利要求6所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测方法，其特征在于：

所述步骤S3还包括，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位上涨，预测到达不同等级警戒水位线的剩余时间。

9.如权利要求6所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测方法，其特征在于：

所述步骤S3还包括，通过实时的当前水位值数据，基于当即的水位下降速度，预测到达安全水位线的剩余时间。

10.如权利要求6所述的基于图像识别的自动升降式水灾监测方法，其特征在于：

所述达到关闭条件是指满足如下条件的任意一个：

一是所述雨量传感器未检测到降雨信息之后的预定时长；

二是当前水位值下降到安全水位线以下。

Images