CN112945208A - 河道断面流速水位监测球形摄像机 - Google Patents
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Abstract
本发明创造提供了一种河道断面流速水位监测球形摄像机，包括摄像机本体和云台，摄像机本体安装在云台上；所述摄像机本体内安装有高精度倾角仪，用于获取云台倾角数据；所述摄像机还用于通过云台倾角、摄像机本体到水面的垂直距离、摄像机镜头焦段计算出当前监测区域的空间尺寸；所述摄像机还用于通过采集的画面，根据预输入的断面面积，计算出流量。本发明有益效果：河道断面流速水位监测球形摄像机使用智能AI技术，视频采集分析计算水位数据和流速数据，并计算流量；同时通过高精度倾角仪配合云台，实现河道断面多点流速循环监测；使用高精度步进电机，配置倾角仪，精确控制摄像机云台位置，监测多根水尺，扩大水位监测量程。
Description
技术领域
本发明创造属于河道断面流速水位监测领域，尤其是涉及一种河道断面流速水位监测球形摄像机。
背景技术
近年来，AI智能识别技术日渐成熟，行为分析、人脸识别、车牌识别等技术相继在摄像机上到广泛应用，摄像机在水文水利上的应用还处于初级视频监测阶段，AI识别技术还未在水利视频监测中广泛应用，流速等监测还是使用的传统螺旋桨或雷达流速计，传统流速计在整个河道断面监测有成本高、施工难等局限性，水利信息化有待进一步向AI技术方向发展。
发明创造内容
有鉴于此，本发明创造旨在提出一种河道断面流速水位监测球形摄像机，以解决上述问题中的不足之处。
为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：
河道断面流速水位监测球形摄像机，包括摄像机本体和云台，摄像机本体安装在云台上；
所述摄像机本体内安装有高精度倾角仪，用于获取云台倾角数据；
所述摄像机还用于通过云台倾角、摄像机本体到水面的垂直距离、摄像机镜头焦段计算出当前监测区域的空间尺寸；
所述摄像机还用于通过采集的画面计算水位和流速数据，根据预输入的断面面积，计算出流量。
进一步的，所述摄像机本体还通过控制云台，对百米宽河从近到远循环不间断扫描监测，实现河道断面多点流速监测。
进一步的，所述摄像机本体采集水位数据的方法为：利用精密步进电机控制云台，配置倾角仪对摄像机做位置补偿，提前预设多个监测点，每个监测点监测一个水尺，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，水位涨或落时，超出当前一根水尺的量程范围后，自动控制云台监测下一个监测点的水尺，实现多个水尺接力水位监测。
进一步的，所述摄像机本体采集流速数据的方法为：摄像机本体使用高精度倾角仪配合云台对河道断面多点循环监测，巡航到每一点时，摄像机通过图像传感器高帧率采集当前监测区域河面信息，CPU智能单元分析图像，采用了角点监测的方法，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监测作为特征点；
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筛选，分别是角度筛选和排序筛选，得到最准确的匹配点像素位移，使用像素坐标空间坐标转换公式，通过像素位移计算出实际的空间位移，空间位移除以两帧间隔时间计算出流速，根据对特征点移动轨迹跟踪，得到流速方向，输出整个河道断面的流速场分布。
进一步的，所述摄像机本体还连接有激光补光器，并通过网络编码模块、通讯模块与远程的服务器平台连接；
摄像机本体将水位、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，水位数据监测采集方法还包括：
设定多个监测点，每个监测点对应一个水尺，控制球机到监测点位置后，设置监测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，按此方法设置多个监测点；
水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控制球机寻找水面，依次巡检预设的监测点找水面，摄像机本体运转到有水面那个监测点时，进行水尺水面识别；
识别水面和水尺，需要提前对水面和水尺进行深度学习与模型训练。
进一步的，CPU对摄像机本体采集到的视频进行图像处理的方法为：CPU智能分析单元提取其中一帧，根据已训练过水尺的模型，监测到水尺，识别出当前图像上的数字，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面处于水尺的位置，得到当前水尺上的水位，再加上当前水尺的基础海拔高程，输出最终的水位数据。
进一步的，所述像素坐标空间坐标转换公式包括：
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)
流速＝物理位移/帧间隔时间
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
W2：像素点坐标Y
X物理起点：特制点起点物理坐标X
Y物理起点：特制点起点物理坐标Y
X物理终点：特制点终点物理坐标X
Y物理终点：特制点终点物理坐标Y。
相对于现有技术，本发明创造所述的河道断面流速水位监测球形摄像机具有以下优势：
(1)本发明创造所述的河道断面流速水位监测球形摄像机使用智能AI技术，视频采集分析计算水位数据和流速数据，并计算流量；
(2)本发明创造所述的河道断面流速水位监测球形摄像机通过高精度倾角仪配合云台，实现河道断面多点流速循环监测；
(3)本发明创造所述的河道断面流速水位监测球形摄像机通过高精度倾角仪配合云台，实现河道断面流速场描绘，根据流速方向，对漩涡和决堤进行报警；
(4)本发明创造所述的河道断面流速水位监测球形摄像机使用高精度步进电机，配置倾角仪，精确控制摄像机云台位置，监测多根水尺，扩大水位监测量程。
附图说明
构成本发明创造的一部分的附图用来提供对本发明创造的进一步理解，本发明创造的示意性实施例及其说明用于解释本发明创造，并不构成对本发明创造的不当限定。在附图中：
图1为本发明创造实施例所述的硬件结构图示意图；
图2为本发明创造实施例所述的流速监测过程流程图示意图；
图3为本发明创造实施例所述的水位监测流程图示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明创造。
如图1至图3所示，河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：包括摄像机本体和云台，摄像机本体安装在云台上；
所述摄像机本体内安装有高精度倾角仪，用于获取云台倾角数据；
所述摄像机还用于通过云台倾角、摄像机本体到水面的垂直距离、摄像机镜头焦段计算出当前监测区域的空间尺寸；
所述摄像机还用于通过采集的画面计算水位和流速数据，根据预输入的断面面积，计算出流量。
所述摄像机本体还通过控制云台，对百米宽河从近到远循环不间断扫描监测，实现河道断面多点流速监测。
所述摄像机本体采集水位数据的方法为：利用精密步进电机控制云台，配置倾角仪对摄像机做位置补偿，提前预设多个监测点，每个监测点监测一个水尺，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，水位涨或落时，超出当前一根水尺的量程范围后，自动控制云台监测下一个监测点的水尺，实现多个水尺接力水位监测。
所述摄像机本体采集流速数据的方法为：摄像机本体使用高精度倾角仪配合云台对河道断面多点循环监测，巡航到每一点时，摄像机通过图像传感器高帧率采集当前监测区域河面信息，CPU智能单元分析图像，采用了角点监测的方法，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监测作为特征点；
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筛选，分别是角度筛选和排序筛选，得到最准确的匹配点像素位移，使用像素坐标空间坐标转换公式，通过像素位移计算出实际的空间位移，空间位移除以两帧间隔时间计算出流速。
所述摄像机本体还连接有激光补光器，并通过网络编码模块、通讯模块与远程的服务器平台连接；
摄像机本体将水位、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。
水位数据监测采集方法还包括：
设定多个监测点，每个监测点对应一个水尺，控制球机到监测点位置后，设置监测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，按此方法设置多个监测点；
水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控制球机寻找水面，依次巡检预设的监测点找水面，摄像机本体运转到有水面那个监测点时，进行水尺水面识别；
识别水面和水尺，需要提前对水面和水尺进行深度学习与模型训练。
CPU对摄像机本体采集到的视频进行图像处理的方法为：CPU智能分析单元提取其中一帧，根据已训练过水尺的模型，监测到水尺，识别出当前图像上的数字，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面处于水尺的位置，得到当前水尺上的水位，再加上当前水尺的基础海拔高程，输出最终的水位数据。
所述像素坐标空间坐标转换公式包括：
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)
流速＝物理位移/帧间隔时间
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
W2：像素点坐标Y
X物理起点：特制点起点物理坐标X
Y物理起点：特制点起点物理坐标Y
X物理终点：特制点终点物理坐标X
Y物理终点：特制点终点物理坐标Y。
河道断面流速监测摄像机包括：图像传感器、CPU、红外补光灯、云台、高精度倾角仪、电源；
摄像机通过控制云台，可以对百米宽河从近到远循环不间断扫描监测，实现河道断面多点流速监测；
摄像机利用精密步进电机控制云台，配置倾角仪对摄像机做位置补偿，提前预设多个监测点，每个监测点监测一个水尺，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，水位涨或落时，超出当前一根水尺的量程范围后，自动控制云台监测下一个监测点的水尺，实现多个水尺接力水位监测，扩展水位监测量程。
通过摄像机内的高精度倾角仪得到云台倾角，通过云台倾角、摄像机到水面的垂直距离、摄像机镜头焦段计算出当前监测区域的空间尺寸；
摄像机通过采集水面上的高帧率图像，使用AI识别技术，监测水面上的水纹漂浮物气泡等特征点，对特征点的移动轨迹进行跟踪，得到特征点的起始像素坐标和终止像素坐标，利用监测区域的空间尺寸，将特征值点的起始坐标和终止坐标，转换成特征点实际的起始空间坐标和终止空间坐标，计算出移动距离，摄像机同时统计发生位移的时间间隔，计算得到流速；
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。
在具体实施过程中，如图2所示，流速监测方法如下：
摄像机使用高精度倾角仪配合云台对河道断面多点循环监测，巡航到每一点时，摄像机通过图像传感器高帧率采集当前监测区域河面信息，CPU智能单元分析图像，采用了角点监测的方法，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监测作为特征点；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筛选，分别是角度筛选和排序筛选，得到最准确的匹配点像素位移，使用像素坐标空间坐标转换公式，通过像素位移计算出实际的空间位移，空间位移除以两帧间隔时间计算出流速，具体实现过程如下：
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：特制点起点物理坐标X
Y物理起点：特制点起点物理坐标Y
X物理终点：特制点终点物理坐标X
Y物理终点：特制点终点物理坐标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)))))))
Y＝COT(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2)*(B2-C2)
流速＝物理位移/帧间隔时间
如图3所示，水位监测方法如下：
1、单场景可设多个检测点，每个检测点对应一个水尺；
2、控制球机到检测点位置后，设置检测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，按此方法设置多个检测点；
3、水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控制球机找水面，依次巡检预设的检测点找水面，摄像机运转到有水面那个检测点时，进行水尺水面识别；
4、识别水面和水尺，需要提前对水面和水尺进行深度学习与模型训练；
5、摄像机图像处理器采集到视频，CPU智能分析单元提取其中一帧，根据已训练过水尺的模型，检测到水尺，识别出当前图像上的数字，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面处于水尺的位置，得到当前水尺上的水位，再加上当前水尺的基础海拔高程，输出最终的水位数据；
6、垂直电机坐标角度与倾角仪角度做对比可判断是否有丢步，有异常丢步后可重新自检恢复正常。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部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各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。
Claims (9)
1.河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：包括摄像机本体和云台，摄像机本体安装在云台上；
所述摄像机本体内安装有高精度倾角仪，用于获取云台倾角数据；
所述摄像机还用于通过云台倾角、摄像机本体到水面的垂直距离、摄像机镜头焦段计算出当前监测区域的空间尺寸；
所述摄像机还用于通过采集的画面计算水位和流速数据，根据预输入的断面面积，计算出流量以及断面流速场分布。
2.根据权利要求1所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：所述摄像机本体还通过控制云台，对百米宽河从近到远循环不间断扫描监测，实现河道断面多点流速监测。
3.根据权利要求1所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，所述摄像机本体采集水位数据的方法为：利用精密步进电机控制云台，配置倾角仪对摄像机做位置补偿，提前预设多个监测点，每个监测点监测一个水尺，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，水位涨或落时，超出当前一根水尺的量程范围后，自动控制云台监测下一个监测点的水尺，实现多个水尺接力水位监测。
4.根据权利要求2所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，所述摄像机本体采集流速数据的方法为：摄像机本体使用高精度倾角仪配合云台对河道断面多点循环监测，巡航到每一点时，摄像机通过图像传感器高帧率采集当前监测区域河面信息，CPU智能单元分析图像，采用了角点监测的方法，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监测作为特征点；
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筛选，分别是角度筛选和排序筛选，得到最准确的匹配点像素位移，使用像素坐标空间坐标转换公式，通过像素位移计算出实际的空间位移，空间位移除以两帧间隔时间计算出流速。
5.根据权利要求4所述的河道断面流速水位监测球形摄像机,其特征在于：还用于通过识别出水面上的特征点，并对特征点进行匹配跟踪，可以得到流速矢量，描绘特征点运动轨迹，输出整个河道断面的流速场分布，根据流速方向变化可判断河道中是否有漩涡、决堤情况，有漩涡和决堤时可向平台报警。
6.根据权利要求4所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：所述摄像机本体还连接有激光补光器，并通过网络编码模块、通讯模块与远程的服务器平台连接；
摄像机本体将水位、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。
7.根据权利要求4所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，水位数据监测采集方法还包括：
设定多个监测点，每个监测点对应一个水尺，控制球机到监测点位置后，设置监测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，按此方法设置多个监测点；
水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控制球机寻找水面，依次巡检预设的监测点找水面，摄像机本体运转到有水面那个监测点时，进行水尺水面识别；
识别水面和水尺，需要提前对水面和水尺进行深度学习与模型训练。
8.根据权利要求7所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，CPU对摄像机本体采集到的视频进行图像处理的方法为：CPU智能分析单元提取其中一帧，根据已训练过水尺的模型，监测到水尺，识别出当前图像上的数字，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面处于水尺的位置，得到当前水尺上的水位，再加上当前水尺的基础海拔高程，输出最终的水位数据。
9.根据权利要求5所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：所述像素坐标空间坐标转换公式包括：
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)
流速＝物理位移/帧间隔时间
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
W2：像素点坐标Y
X物理起点：特制点起点物理坐标X
Y物理起点：特制点起点物理坐标Y
X物理终点：特制点终点物理坐标X
Y物理终点：特制点终点物理坐标Y。
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2021
- 2021-01-28 CN CN202110134120.0A patent/CN112945208A/zh active Pending
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