CN112987750A - 一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法 - Google Patents
一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112987750A CN112987750A CN202110262729.6A CN202110262729A CN112987750A CN 112987750 A CN112987750 A CN 112987750A CN 202110262729 A CN202110262729 A CN 202110262729A CN 112987750 A CN112987750 A CN 112987750A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- flow
- flow measuring
- unit
- video acquisition
- flow measurement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 title claims abstract description 23
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 claims abstract description 23
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 19
- 238000007667 floating Methods 0.000 claims description 27
- 208000034699 Vitreous floaters Diseases 0.000 claims description 20
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims description 3
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000007774 longterm Effects 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C13/00—Surveying specially adapted to open water, e.g. sea, lake, river or canal
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Indicating Or Recording The Presence, Absence, Or Direction Of Movement (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,通过将灌区渠道测流、图像识别、自动控制等技术融合,分别对渠道漂浮物进行定位、面积计算、轨迹识别及影响范围测算,进而实现自动控制测流单元规避障碍物(漂浮物)的破坏,完成灌区渠道多垂线自动避障测流。本发明有助于实现真正无人值守的智能化多垂线自动测流,保障多垂线自动测流系统的正常运行,显著减轻测流压力、降低测流成本,提升灌区水量计量的精确性,保障计量设备长期安全稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,属于灌区渠道水量自动测量技术领域。
背景技术
公知的,灌区用水多垂线自动测流是灌区节水改造及最严格水资源管理的关键技术手段,一般用于农业灌溉、防洪排涝、水资源调度等方面的用水自动测流。多垂线自动测流是通过自动缆道或者测流车等方式替代人工断面测流的一种方法,具有测量精度高、稳定性好的特点,是重要测流节点高精度测流的主要应用方法之一。整个测流系统包括流速仪、测流车(或测流缆道)控制模块、流量计算设备等部分组成,该类测流设备可根据预设定的多个测流垂线,控制模块自动控制流速仪分别测得不同垂线的点位流速,流量计算设备按照断面测流模型计算各垂线平均流速和断面平均流速。
灌区取水高精度计量是广大灌区面临的技术难题,复杂的渠道工况、未知的水流变化、暴露野外的运行环境等因素严重影响灌区取水的计量。多垂线测流是最科学与最准确的方式之一,因此,多垂线自动测流技术常应用在对精度要求较高的量水节点。在实际运行中,对于多垂线自动测流设备而言,最致命的干扰因素乃为渠道漂浮物,特别是较大一些的漂浮物,容易与测流线缆、铅鱼、传感器等缠绕,影响测流,甚至破坏测流线缆、铅鱼及传感器等测流设备。目前,尚未有针对漂浮物影响开发的避障测流系统,只能采用人工观测、现场实时控制的方法,当人工发现漂浮物影响时立即停止测流,人工控制测流设备撤出。该测流方法无法摆脱人员参与,无法真正做到全自动测流,浪费人力资源的同时,也给测流设备带来安全隐患。
发明内容
本发明针对现有技术存在的不足,提供了一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,具体技术方案如下:
一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,包括以下步骤:
步骤a、依据灌区渠道最大流速V、摄像头有效探测长度L、测流单元单条垂线测流最长时间T,测算出灌区渠道视频采集点布设数量与视频采集点S1、S2、……、Sn的布设位置;
步骤b、利用依次构成通讯连接的视频采集点、图像采集单元、视觉分析单元,将各视频采集点所采集的图像进行存储与分析,实现对漂浮物的实时监视、定位、面积计算、轨迹识别等,最终测算出漂浮物对测流断面的影响范围;
步骤c、控制单元根据视觉分析单元测算出的漂浮物影响结果,研判漂浮物是否影响测流状态,并自动识别影响范围对应的测流垂线,进而自动选择暂停测流或选择影响范围外的垂线进行测流,避免测流单元被漂浮物破坏。
作为上述技术方案的改进,所述步骤a包括以下步骤:
步骤a1、视频采集点S1距测流断面距离为L1,测流单元收回测流铅鱼最大时间为t1,则L1满足2·t1·V>L1>t1·V,进而确定视频采集点S1位置;
步骤a2、相邻两个视频采集点之间距离设为L,为视频采集点能识别渠道全断面漂浮物的最远距离;根据视频采集点S1位置与L,进而确定视频采集点S2、……、Sn的位置;
步骤a3、测流单元单条垂线测流最长时间为T,则需满足(n-1)·L>V·T,按照(n-1)·L=V·T测算n的具体数值,并按照进一法,取整n的值,即为视频采集点个数。
作为上述技术方案的改进,所述步骤b包括以下步骤:
步骤b1、图像采集单元负责分n路视频采集点的信息采集、存储,以“帧”为单位,每间隔设定时间提取标准图像,并逐帧转发至视觉分析单元A3;
步骤b2、视觉分析单元A3根据图像识别算法对标准图像帧进行分析,依次对标准图像进行滤波、顶帽变换、自适应二值化、图像腐蚀、边缘提取处理,提取图像范围内渠道水面边缘及漂浮物边缘,并分别计算漂浮物距离两侧水面的距离,进而得到漂浮物在测流断面的影响范围;根据该标准图像所属视频采集点的编号、L及L1,计算漂浮物距测流断面的距离L2;进而根据灌区渠道最大流速V和L2,计算漂浮物在测流断面的影响时间;将影响范围与影响时间等结果传输至控制单元;
步骤b3、根据多垂线测流单元当前工作状态,若多垂线测流单元当前正在进行测流工作,则多垂线测流单元向控制单元上报多垂线测流单元当前所测垂线的位置、后续测流垂线的位置及测流所需时间。
作为上述技术方案的改进,在步骤b1中,设定时间为1秒。
作为上述技术方案的改进,所述步骤c包括以下步骤:
步骤c1、基于漂浮物在测流断面的影响范围及影响时间、测流铅鱼所在位置及完成测流所需时间结果,自动识别测流方案,向测流单元发布测流控制指令;
步骤c2、测流单元执行测流命令,控制测流单元进行避障测流。
作为上述技术方案的改进,在步骤c1中,测流方案包括暂停测流或选择影响范围外的垂线进行测流。
本发明的有益效果:
将灌区渠道测流、图像识别、自动控制等技术融合,分别对渠道漂浮物进行定位、面积计算、轨迹识别及影响范围测算,进而实现自动控制测流单元规避障碍物(漂浮物)的破坏,完成灌区渠道多垂线自动避障测流。本发明有助于实现真正无人值守的智能化多垂线自动测流,保障多垂线自动测流系统的正常运行,显著减轻测流压力、降低测流成本,提升灌区水量计量的精确性,保障计量设备长期安全稳定运行。
附图说明
图1为本发明所述基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法的流程示意图。
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。
如图1所示,所述基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,包括以下步骤:
步骤a、依据灌区渠道最大流速V、摄像头有效探测长度L、测流单元单条垂线测流最长时间T,测算出灌区渠道视频采集点布设数量与视频采集点S1、S2、……、Sn的合理布设位置。即视频采集点分别采用S1、S2、……、Sn等进行标记。
具体为:
步骤a1、视频采集点S1距测流断面距离为L1,测流单元收回测流铅鱼最大时间为t1,则L1满足2·t1·V>L1>t1·V,进而确定视频采集点S1位置。
步骤a2、相邻两个视频采集点之间距离设为L,为视频采集点能识别渠道全断面漂浮物的最远距离;根据视频采集点S1位置与L,进而确定视频采集点S2、……、Sn的位置。
步骤a3、测流单元单条垂线测流最长时间为T,则需满足(n-1)·L>V·T,按照(n-1)·L=V·T测算n的具体数值,并按照进一法,取整n的值,即为视频采集点个数。
步骤b、利用依次构成通讯连接的视频采集点、图像采集单元、视觉分析单元,将各视频采集点所采集的图像进行存储与分析,实现对漂浮物的实时监视、定位、面积计算、轨迹识别等,最终测算出漂浮物对测流断面的影响范围。
具体为:
步骤b1、图像采集单元负责分n路视频采集点的信息采集、存储,以“帧”为单位,每间隔1秒提取标准图像,并逐帧转发至视觉分析单元A3;
步骤b2、视觉分析单元A3根据图像识别算法对标准图像帧进行分析,依次对标准图像进行滤波、顶帽变换、自适应二值化、图像腐蚀、边缘提取处理,提取图像范围内渠道水面边缘及漂浮物边缘,并分别计算漂浮物距离两侧水面的距离,进而得到漂浮物在测流断面的影响范围;此外,根据该标准图像所属视频采集点的编号、L及L1,计算漂浮物距测流断面的距离L2;进而根据灌区渠道最大流速V和L2,计算漂浮物在测流断面的影响时间;将影响范围与影响时间等结果传输至控制单元;
步骤b3、根据多垂线测流单元当前工作状态,若多垂线测流单元当前正在进行测流工作,则多垂线测流单元向控制单元上报多垂线测流单元当前所测垂线的位置、后续测流垂线的位置及测流所需时间。
步骤c、控制单元根据视觉分析单元测算出的漂浮物影响结果,研判漂浮物是否影响测流状态,并自动识别影响范围对应的测流垂线,进而自动选择暂停测流或选择影响范围外的垂线进行测流,避免测流单元被漂浮物破坏。
具体为:
步骤c1、基于漂浮物在测流断面的影响范围及影响时间、测流铅鱼所在位置及完成测流所需时间等结果,自动识别测流方案(如暂停测流或选择影响范围外的垂线进行测流等),向测流单元发布测流控制指令;从而避免测流单元被漂浮物的破坏;切实实现无人值守的智能化多垂线自动测流,显著减轻测流压力、降低测流成本,提升灌区水量的计量精确性,保障计量设备长期安全稳定运行。
步骤c2、测流单元执行测流命令,控制测流单元进行避障测流。
本发明的有益效果是:将灌区渠道测流、图像识别、自动控制等技术融合,分别对渠道漂浮物进行定位、面积计算、轨迹识别及影响范围测算,进而实现自动控制测流单元规避障碍物(漂浮物)的破坏,完成灌区渠道多垂线自动避障测流。本发明有助于实现真正无人值守的智能化多垂线自动测流,保障多垂线自动测流系统的正常运行。
在上述实施例中,本发明的目的在于提供一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,该方法基于多路渠道视频采集,实时分析与识别渠道水流中漂浮物的大小,计算其行为轨迹及对测流断面的影响范围,并自动控制测流车(或缆道测流设备)避开漂浮物影响范围,保障测流单元正常测流与运行。
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、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤a、依据灌区渠道最大流速V、摄像头有效探测长度L、测流单元单条垂线测流最长时间T,测算出灌区渠道视频采集点布设数量与视频采集点S1、S2、……、Sn的布设位置;
步骤b、利用依次构成通讯连接的视频采集点、图像采集单元、视觉分析单元,将各视频采集点所采集的图像进行存储与分析,实现对漂浮物的实时监视、定位、面积计算、轨迹识别等,最终测算出漂浮物对测流断面的影响范围;
步骤c、控制单元根据视觉分析单元测算出的漂浮物影响结果,研判漂浮物是否影响测流状态,并自动识别影响范围对应的测流垂线,进而自动选择暂停测流或选择影响范围外的垂线进行测流,避免测流单元被漂浮物破坏。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,其特征在于,所述步骤a包括以下步骤:
步骤a1、视频采集点S1距测流断面距离为L1,测流单元收回测流铅鱼最大时间为t1,则L1满足2·t1·V>L1>t1·V,进而确定视频采集点S1位置;
步骤a2、相邻两个视频采集点之间距离设为L,为视频采集点能识别渠道全断面漂浮物的最远距离;根据视频采集点S1位置与L,进而确定视频采集点S2、……、Sn的位置;
步骤a3、测流单元单条垂线测流最长时间为T,则需满足(n-1)·L>V·T,按照(n-1)·L=V·T测算n的具体数值,并按照进一法,取整n的值,即为视频采集点个数。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,其特征在于,所述步骤b包括以下步骤:
步骤b1、图像采集单元负责分n路视频采集点的信息采集、存储,以“帧”为单位,每间隔设定时间提取标准图像,并逐帧转发至视觉分析单元A3;
步骤b2、视觉分析单元A3根据图像识别算法对标准图像帧进行分析,依次对标准图像进行滤波、顶帽变换、自适应二值化、图像腐蚀、边缘提取处理,提取图像范围内渠道水面边缘及漂浮物边缘,并分别计算漂浮物距离两侧水面的距离,进而得到漂浮物在测流断面的影响范围;根据该标准图像所属视频采集点的编号、L及L1,计算漂浮物距测流断面的距离L2;进而根据灌区渠道最大流速V和L2,计算漂浮物在测流断面的影响时间;将影响范围与影响时间等结果传输至控制单元;
步骤b3、根据多垂线测流单元当前工作状态,若多垂线测流单元当前正在进行测流工作,则多垂线测流单元向控制单元上报多垂线测流单元当前所测垂线的位置、后续测流垂线的位置及测流所需时间。
4.根据权利要求3所述的一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,其特征在于:在步骤b1中,设定时间为1秒。
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,其特征在于,所述步骤c包括以下步骤:
步骤c1、基于漂浮物在测流断面的影响范围及影响时间、测流铅鱼所在位置及完成测流所需时间结果,自动识别测流方案,向测流单元发布测流控制指令;
步骤c2、测流单元执行测流命令,控制测流单元进行避障测流。
6.根据权利要求5所述的一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法,其特征在于,在步骤c1中,测流方案包括暂停测流或选择影响范围外的垂线进行测流。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110262729.6A CN112987750B (zh) | 2021-03-11 | 2021-03-11 | 一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110262729.6A CN112987750B (zh) | 2021-03-11 | 2021-03-11 | 一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112987750A true CN112987750A (zh) | 2021-06-18 |
CN112987750B CN112987750B (zh) | 2022-11-22 |
Family
ID=76334973
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110262729.6A Active CN112987750B (zh) | 2021-03-11 | 2021-03-11 | 一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112987750B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116627136A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-08-22 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种用于水文测流的避障方法、设备及介质 |
CN117275200A (zh) * | 2023-11-21 | 2023-12-22 | 江苏南水科技有限公司 | 水文缆道测流智能避障预警方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103197093A (zh) * | 2013-03-18 | 2013-07-10 | 中国水电顾问集团中南勘测设计研究院 | 一种水文站缆道式流速自动测量装置 |
JP2018040732A (ja) * | 2016-09-08 | 2018-03-15 | 株式会社東芝 | 河川監視装置、河川監視方法及びプログラム |
CN110084129A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-08-02 | 昆明理工大学 | 一种基于机器视觉的河流漂浮物实时检测方法 |
CN210441871U (zh) * | 2019-08-31 | 2020-05-01 | 河南蓝秉电子科技有限公司 | 一种水文轨道测流避障装置 |
CN211478362U (zh) * | 2019-09-12 | 2020-09-11 | 山东海慧环境科技有限公司 | 智能流速仪 |
-
2021
- 2021-03-11 CN CN202110262729.6A patent/CN112987750B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103197093A (zh) * | 2013-03-18 | 2013-07-10 | 中国水电顾问集团中南勘测设计研究院 | 一种水文站缆道式流速自动测量装置 |
JP2018040732A (ja) * | 2016-09-08 | 2018-03-15 | 株式会社東芝 | 河川監視装置、河川監視方法及びプログラム |
CN110084129A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-08-02 | 昆明理工大学 | 一种基于机器视觉的河流漂浮物实时检测方法 |
CN210441871U (zh) * | 2019-08-31 | 2020-05-01 | 河南蓝秉电子科技有限公司 | 一种水文轨道测流避障装置 |
CN211478362U (zh) * | 2019-09-12 | 2020-09-11 | 山东海慧环境科技有限公司 | 智能流速仪 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王泽林: "全自动缆道测流系统在灵关水文站测验中的应用", 《四川水利》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116627136A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-08-22 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种用于水文测流的避障方法、设备及介质 |
CN116627136B (zh) * | 2023-05-25 | 2023-12-15 | 浪潮智慧科技有限公司 | 一种用于水文测流的避障方法、设备及介质 |
CN117275200A (zh) * | 2023-11-21 | 2023-12-22 | 江苏南水科技有限公司 | 水文缆道测流智能避障预警方法及系统 |
CN117275200B (zh) * | 2023-11-21 | 2024-01-26 | 江苏南水科技有限公司 | 水文缆道测流智能避障预警方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112987750B (zh) | 2022-11-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112987750B (zh) | 一种基于视觉分析的渠道多垂线测流自动避障方法 | |
CN103279949B (zh) | 基于自定位机器人的多相机参数自动标定系统运行方法 | |
CN111855945A (zh) | 一种智慧型流域水质污染溯源的船载监测技术及方法 | |
CN109442561B (zh) | 一种分布式热力管道泄漏监测系统 | |
CN111476091A (zh) | 一种输电线路通道树障信息的处理方法及系统 | |
CN107705042A (zh) | 电力设备的巡检方法及装置 | |
CN101882374A (zh) | 一种车辆行程分布综合信息分析系统及方法 | |
CN113935158B (zh) | 一种针对高速公路事故多发点的交通检测器优化布设方法 | |
CN113409482A (zh) | 一种光缆线路巡检监控及工作量化考核方法 | |
CN115326026B (zh) | 基于非接触式测量-水动力融合同化获取水力特征的方法及装置 | |
CN109615723A (zh) | 巡查路线覆盖情况自动分析方法及系统 | |
CN116227752A (zh) | 一种基于物联网的园区设施管理系统 | |
CN117094564B (zh) | 一种基于数字孪生的智慧泵站管理系统 | |
CN104732608A (zh) | 一种实时质检方法、装置及巡检系统 | |
CN105978145B (zh) | 智能变电站二次系统信息融合系统 | |
CN115373403A (zh) | 一种建筑机械设备巡检服务系统 | |
CN111524394A (zh) | 提升机坪综合航迹监视数据精度的方法、装置及系统 | |
CN115224795A (zh) | 一种智能化变电站设备运行监测预警系统及方法 | |
CN215117519U (zh) | 一种排水管网运行分析系统 | |
CN109711265B (zh) | 基于视频监控的管廊人员定位方法及系统 | |
CN112114229A (zh) | 配电网故障定位方法、装置和系统 | |
CN116545111A (zh) | 一种基于变电站内外网的信息交互系统 | |
CN207704252U (zh) | 一种基于工业网络的水库水质在线监测系统 | |
CN113052499B (zh) | 一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质 | |
CN113810102B (zh) | 光缆检测设备、系统及方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |