CN112362900A - 一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，包括图像传感器、CPU、红外补光灯、服务器平台和电源；图像传感器与CPU连接，用于将摄像机采集的画面经过图像信号处理后传输至CPU，CPU将处理后的水位数据发送至服务器平台。本发明所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法使用智能AI技术，视频采集计算水位、流速、流速，可以对河流、灌溉泄洪沟渠水面信息可视化监测记录；无需工作人员值守即可实现对水位、流速、流量监测，降低人力成本，同时在水位、流量达到预警值时，可以联动报警，并将报警信息数据图片录像上传服务器平台储存与管理，为水利有关部门决策提供支持。

Description

一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法
技术领域
本发明属于水位流速领域，尤其是涉及一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法。
背景技术
水是生命之源，是人们生存和发展的基础，人类离不开水，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。
目前河流水位监测采用人工读水尺，流速监测使用转子式流速仪或雷达流速仪，不够智能，需要有人值守，成本高。
使用水位流速监测摄像机可以对水位、流速、流量智能自动监测，减少人工成本，并对河流水面可视化记录。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，以解决上述问题中的不足之处。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，包括图像传感器、CPU、红外补光灯、服务器平台和电源；
图像传感器与CPU连接，用于将摄像机采集的画面经过图像信号处理后传输至CPU，CPU将处理后的水位数据发送至服务器平台；
水位流速监测方法包括以下步骤：
S1、摄像机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；
S2、摄像机同时采集河中水尺图像，识别水尺数字，对场景进行建模识别出水面线，输出水位数据；
S3、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；
S4、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。
进一步的，水位流速监测方法包括水位监测方法，包括以下步骤：
A1、水尺模型训练：采集水尺和安装环境视频素材，通过LBP特征对水尺样本和非水尺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，水尺模型训练完成后导入摄像机存储；
A2、进行水位监测：图像传感器采集水尺区域视频，CPU对图像降噪处理，通过之前水尺训练模型检测出水尺，将水尺上的数字0-9进行分割识别，对场景建模检测识别出水面与水尺的交汇处，其中交汇处即为水面线，根据水面线在水尺上所处的位置，输出水位数据。
进一步的，摄像机通过图像传感器高帧率采集河面信息，通过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；
在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；
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移并计算流速。
进一步的，通过像素位移计算出实际的物理位移的计算方法为：
物理坐标：
X＝(B2-C2)/(SIN(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2))*((((V2-960)/(960*COT((16/9)*ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))))；
Y＝COT(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2)*(B2-C2)；
Figure BDA0002754517520000031
其中，
A2：云台角度(单位：弧度)；
B2：设备高程(单位：m)；
C2：水位(单位：m)；
H2：视频中间视野宽度(单位：m)；
V2：像素点坐标X(像素点在1920*1080图片里所处的X坐标)；
W2：像素点坐标Y(像素点在1920*1080图片里所处的Y坐标)；
X物理起点：特征点起点物理坐标X；
Y物理起点：特征点起点物理坐标Y；
X物理终点：特征点终点物理坐标X；
Y物理终点：特征点终点物理坐标Y。
进一步的，计算流速的方法为：流速＝物理位移/帧间隔时间。
相对于现有技术，本发明所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法具有以下优势：
(1)本发明所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法使用智能AI技术，视频采集计算水位、流速、流速，可以对河流、灌溉泄洪沟渠水面信息可视化监测记录。
(2)本发明所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，无需工作人员值守即可实现对水位、流速、流量监测，降低人力成本，同时在水位、流量达到预警值时，可以联动报警，并将报警信息数据图片录像上传服务器平台储存与管理，为水利有关部门决策提供支持。
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一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法示意图；
图2为本发明实施例所述的水位监测方法流程框图示意图；
图3为本发明实施例所述的流速监测方法流程框图示意图。
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3所示，水位流速监测摄像机包括：图像传感器、CPU、红外补光灯、电源；
摄像机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；
摄像机同时采集河中水尺图像，识别水尺数字，对场景进行建模识别出水面线，输出水位数据；
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。
在具体实施过程中，包括水位监测方法：
水尺模型训练，采集水尺和安装环境视频素材，通过LBP特征对水尺样本和非水尺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，水尺模型训练完成后导入摄像机存储；
进行水位监测时，图像传感器采集水尺区域视频，CPU对图像降噪处理，通过之前水尺训练模型检测出水尺，将水尺上的数字0-9进行分割识别，对场景建模检测识别出水面与水尺的交汇处(水面线)，根据水面线在水尺上所处的位置，输出水位数据，实现过程如图2所示；
还包括流速监测方法：
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3所示；
上述涉及的公式如下：
A2：云台角度(单位：弧度)
B2：设备高程(单位：m)
C2：水位(单位：m)
H2：视频中间视野宽度(单位：m)
V2：像素点坐标X(像素点在1920*1080图片里所处的X坐标)
W2：像素点坐标Y(像素点在1920*1080图片里所处的Y坐标)
X物理起点：特征点起点物理坐标X
Y物理起点：特征点起点物理坐标Y
X物理终点：特征点终点物理坐标X
Y物理终点：特征点终点物理坐标Y
物理坐标
X＝(B2-C2)/(SIN(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2))*((((V2-960)/(960*COT((16/9)*ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))))
物理坐标
Y＝COT(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2)*(B2-C2)
Figure BDA0002754517520000071
流速＝物理位移/帧间隔时间。
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 (5)

1.一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，其特征在于：包括图像传感器、CPU、红外补光灯、服务器平台和电源；
图像传感器与CPU连接，用于将摄像机采集的画面经过图像信号处理后传输至CPU，CPU将处理后的水位数据发送至服务器平台；
水位流速监测方法包括以下步骤：
S1、摄像机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；
S2、摄像机同时采集河中水尺图像，识别水尺数字，对场景进行建模识别出水面线，输出水位数据；
S3、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；
S4、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。
2.根据权利要求1所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，其特征在于：水位流速监测方法包括水位监测方法，包括以下步骤：
A1、水尺模型训练：采集水尺和安装环境视频素材，通过LBP特征对水尺样本和非水尺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，水尺模型训练完成后导入摄像机存储；
A2、进行水位监测：图像传感器采集水尺区域视频，CPU对图像降噪处理，通过之前水尺训练模型检测出水尺，将水尺上的数字0-9进行分割识别，对场景建模检测识别出水面与水尺的交汇处，其中交汇处即为水面线，根据水面线在水尺上所处的位置，输出水位数据。
3.根据权利要求1所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，其特征在于包括以下步骤：
摄像机通过图像传感器高帧率采集河面信息，通过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；
在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；
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移并计算流速。
4.根据权利要求3所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，其特征在于：通过像素位移计算出实际的物理位移的计算方法为：
物理坐标：
X＝(B2-C2)/(SIN(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2))*((((V2-960)/(960*COT((16/9)*ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))))；
Y＝COT(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2)*(B2-C2)；
Figure FDA0002754517510000021
其中，
A2：云台角度(单位：弧度)；
B2：设备高程(单位：m)；
C2：水位(单位：m)；
H2：视频中间视野宽度(单位：m)；
V2：像素点坐标X(像素点在1920*1080图片里所处的X坐标)；
W2：像素点坐标Y(像素点在1920*1080图片里所处的Y坐标)；
X物理起点：特征点起点物理坐标X；
Y物理起点：特征点起点物理坐标Y；
X物理终点：特征点终点物理坐标X；
Y物理终点：特征点终点物理坐标Y。
5.根据权利要求4所述的一种无人值守的水位流速监测摄像机及监测方法，其特征在于，计算流速的方法为：流速＝物理位移/帧间隔时间。
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