CN116289823A - 一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,包括以下步骤,首先构建正常水体数据库,在数据库中添加漂浮物特征作为对比数据,然后对水闸上游水体进行实时分季节分区进行监控,当对比结果不一致时,向警报系统发送信号,并对图片中不一致区域进行切割分区,预测漂浮物的体积大小和漂浮的种类分析对比结果,在系统分析之后,采用清污翻斗、自动打捞船或排漂孔引导直蓄水池进行择优处理打捞。通过事先构建图样数据库,与水体检测系统进行对比分析,可以做到对漂浮物进行提前预警和分类分析,有效为自动清理打捞系统提供辅助,能够辅助其对漂浮物达到快速清理及打捞之后的有效分类处理,节省人力物力及有效提升工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及水质处理净化技术领域,具体为一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法。
背景技术
目前,随着工业化步伐加速,人为因素对环境造成严重污染,在湖泊、河流及水库等水面上出现大量漂浮物,这些漂浮物含有大量对人体有害的物质,会严重破坏生态环境,会对我们的生活品质和身体健康产生直接的威胁。漂浮物是依赖于浮力漂浮在水体表面的固体废弃物,包括原木、树枝、稻草、桔杆、塑料制品和人畜尸体等。漂浮物的存在,对水体水质,水面景观,供水,水产,航运等构成不利影响,不仅破坏生态环境,还会威胁饮水安全。尤其是在具有发电功能的水库区域,漂浮物顺流而下,易于聚集在河道凹岸、拦河坝前,不仅影响发电水头,减小水电枢纽的发电效益,对枢纽运行安全构成威胁。漂浮物的存在对水体正常功能的发挥造成了极大的影响,
漂浮物中的人畜尸体和其它腐败物,使得水中富氧成分提高,漂浮物中的垃圾和人畜尸体在热天腐烂,也影响了周围的环境卫生,对水源和空气的污染十分严重。水面上的漂浮物将造成人文景观的破坏,影响旅游区的经济发展。汛期水流量大,流速快,清污工作难度大,风险高,加之漂浮物对于水闸或泄水口的堵塞等利用水流压力,会对其造成严重损害。尤其是在具有发电功能的水库区域,漂浮物顺流而下,易于聚集在河道凹岸、拦河坝前,不仅影响发电水头,减小水电枢纽的发电效益,对枢纽运行安全构成威胁。漂浮物的存在对水体正常功能的发挥造成了极大的影响,开展漂浮物的监测、清理和排除,是减少漂浮物危害的重要手段。
现有技术中通常都是对漂浮物进行聚集,聚集之后通过人工打捞,一般工人站在船头,手持打捞工具打捞,由于水域面积大,漂浮物不集中,因此打捞费时费力,劳动强度大,工作效率低。
为此我们亟需提供一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种,具备对水闸前漂浮物能够提前发现并对其进行分类预测,利用装置对其进行拦截引导或精准打捞等优点,解决了现有技术中通常都是对漂浮物进行聚集,聚集之后通过人工打捞,一般工人站在船头,手持打捞工具打捞,由于水域面积大,漂浮物不集中,因此打捞费时费力,劳动强度大,工作效率低的问题。
(二)技术方案
为实现上述对水闸前漂浮物能够提前发现并对其进行分类预测,利用装置对其进行拦截引导或精准打捞目的,本发明提供如下技术方案:
S1:构建正常水体数据库:将往年监控或每间隔时间对需要监控的水体进行图像采集,得到原始水体图像,并将图像数据存储至分布式数据库中。
S2:构建漂浮物特征数据库:将历史水闸前出现漂浮物图像进行分类,并按类别特征将图像数据存储至数据库中。
S3:对水闸前水体进行分布式监控:利用监控摄像,或无人机进行移动式影像传输,对水闸前水体根据河流汛期实施进行定时或分布式监控。
S4:清污打捞设备的布置:在水闸前进行清污翻斗和自动打捞船以及拦污栅的安装,利用排漂孔对漂浮物进行有效的引导。
S5:漂浮物的发现:利用分布式监控在对水体进行监控时,实时与数据库进行对比,当图像对比出现异常时触发警报,人工及时对目标水域进行监控探查,或操控无人机对目标水域进行近距离影像传输。
S6:漂浮物的清理;在使用无人机影像传输比对之后追踪漂浮物的移动轨迹后,控制自动打捞船和清污翻斗对其进行打捞收集,自动打捞船可以采用自带清理收集功能的打捞船。
S7:漂浮物处理:在漂浮物打捞之后对其进行分类集中处理,对可回收资源进行回收利用,对不可回收资源进行进一步分类处理。
优选的,所述S3中对水体的监控,可以采用分段式或分区式进行监控,用以确定漂浮物的类别和坐标,以及漂浮物的运动轨迹进行分析。
优选的,所述S4中排漂孔的引导方向,可以增加蓄水池,蓄水池在蓄水的过程中同时底部可以进行排水,将漂浮物引导进入蓄水池内。
优选的,所述S5中对漂浮物进行比对分析之后,同时利用水体监控的分区方位及水流方向,及时提供漂浮物的坐标及流向分析,在无人机进行图样传输至数据库中,数据库对影像采用深度图样处理方法,对其进行精准细化分类。
优选的,所述S5中对漂浮物进行检测发现时系统可以采用FPGA或GPU对图样和检测警报系统进行独立单元处理。系统通过对无人机传输图样进行深度分析之后,与数据库中水体图片进行对比,对比结果不一致时,向警报系统发送信号,实现对漂浮物的预警,并对图片中不一致区域进行切割分区,预测漂浮物的体积大小和漂浮的种类分析对比结果。
优选的,所述S6中对漂浮物进行坐标分析之后,根据计算给打捞船发送漂浮物坐标,将清污翻斗设置于拦污栅上游,清污翻斗与拦污栅相邻,清污翻斗的清污范围为拦污栅相邻上游的区域进行清污工作。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明提供了一种,具备以下有益效果:
1、该水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,通过事先构建图样数据库,与水体检测系统进行对比分析,可以做到对漂浮物进行提前预警和分类分析,有效为自动清理打捞系统提供辅助,能够辅助其对漂浮物达到快速清理及打捞之后的有效分类处理,节省人力物力及有效提升工作效率。
2、该水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,通过采用FPGA系统对图像进行传输和深度处理工作,相较于普通系统的GPU和CPU处理,在图像处理分析上速度更快,可以使图样分析的深度处理及分类对比工作更加的精准迅速,有效提高对漂浮物处理的工作效率。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:
S1:构建正常水体数据库:将往年监控或每间隔时间对需要监控的水体进行图像采集,得到原始水体图像,并将图像数据存储至分布式数据库中。
S2:构建漂浮物特征数据库:将历史水闸前出现漂浮物图像进行分类,并按类别特征将图像数据存储至数据库中。
S3:对水闸前水体进行分布式监控:利用监控摄像,或无人机进行移动式影像传输,对水闸前水体根据河流汛期实施进行季节和时间上的分布式分区监控。
S4:清污打捞设备的布置:在水闸前进行清污翻斗和自动打捞船以及拦污栅的安装,利用排漂孔对漂浮物进行有效的引导。
S5:漂浮物的发现:利用分布式监控在对水体进行监控时,实时与数据库进行对比,当图像对比出现异常时触发警报,人工及时对目标水域进行监控探查,或操控无人机对目标水域进行近距离影像传输。对漂浮物进行检测发现时系统可以采用FPGA处理器对图样和检测警报系统进行独立单元处理。系统通过对无人机传输图样进行深度分析之后,与数据库中水体图片进行对比,对比结果不一致时,向警报系统发送信号,实现对漂浮物的预警,并对图片中不一致区域进行切割分区,预测漂浮物的体积大小和漂浮的种类分析对比结果。
S6:漂浮物的清理;在使用无人机影像传输比对之后追踪漂浮物的移动轨迹后,控制自动打捞船和清污翻斗对其进行打捞收集,自动打捞船可以采用自带清理收集功能的打捞船。对漂浮物进行比对分析之后,同时利用水体监控的分区方位及水流方向,及时提供漂浮物的坐标及流向分析,在无人机进行图样传输至数据库中,数据库对影像采用深度图样处理方法,对其进行精准细化分类。分类之后的漂浮物针对其体积及种类等,采用清污翻斗、自动打捞船或排漂孔引导直蓄水池进行择优处理打捞。
S7:漂浮物处理:在漂浮物打捞之后对其进行分类集中处理,对可回收资源进行回收利用,对不可回收资源进行进一步分类处理。
实施例二:
S1:构建正常水体数据库:将往年监控或每间隔时间对需要监控的水体进行图像采集,得到原始水体图像,并将图像数据存储至分布式数据库中。
S2:构建漂浮物特征数据库:将历史水闸前出现漂浮物图像进行分类,并按类别特征将图像数据存储至数据库中。
S3:对水闸前水体进行分布式监控:利用监控摄像,或无人机进行移动式影像传输,对水闸前水体根据河流汛期实施进行定时阶段性监控。
S4:清污打捞设备的布置:在水闸前进行清污翻斗和自动打捞船以及拦污栅的安装,利用排漂孔对漂浮物进行有效的引导。
S5:漂浮物的发现:利用分布式监控在对水体进行监控时,实时与数据库进行对比,当图像对比出现异常时触发警报,人工及时对目标水域进行监控探查,或操控无人机对目标水域进行近距离影像传输。对漂浮物进行检测发现时系统可以采用CPU处理器对图样和检测警报系统进行独立单元处理。系统通过对无人机传输图样进行深度分析之后,与数据库中水体图片进行对比,对比结果不一致时,向警报系统发送信号,实现对漂浮物的预警,并对图片中不一致区域进行切割分区,预测漂浮物的体积大小和漂浮的种类分析对比结果。
S6:漂浮物的清理;在使用无人机影像传输比对之后追踪漂浮物的移动轨迹后,控制自动打捞船和清污翻斗对其进行打捞收集,自动打捞船可以采用自带清理收集功能的打捞船。对漂浮物进行比对分析之后,同时利用水体监控的分区方位及水流方向,及时提供漂浮物的坐标及流向分析,在无人机进行图样传输至数据库中,数据库对影像采用深度图样处理方法,对其进行精准细化分类。分类之后的漂浮物针对其体积及种类等,采用清污翻斗、自动打捞船或排漂孔引导直蓄水池进行择优处理打捞。
S7:漂浮物处理:在漂浮物打捞之后对其进行分类集中处理,对可回收资源进行回收利用,对不可回收资源进行进一步分类处理。
实施例三:
S1:构建正常水体数据库:将往年监控或每间隔时间对需要监控的水体进行图像采集,得到原始水体图像,并将图像数据存储至分布式数据库中。
S2:构建漂浮物特征数据库:将历史水闸前出现漂浮物图像进行分类,并按类别特征将图像数据存储至数据库中。
S3:对水闸前水体进行分布式监控:利用监控摄像,或无人机进行移动式影像传输,对水闸前水体根据河流汛期实施进行季节时间分布式监控。
S4:清污打捞设备的布置:在水闸前进行清污翻斗和自动打捞船以及拦污栅的安装,利用排漂孔对漂浮物进行有效的引导。
S5:漂浮物的发现:利用分布式监控在对水体进行监控时,实时与数据库进行对比,当图像对比出现异常时触发警报,人工及时对目标水域进行监控探查,或操控无人机对目标水域进行近距离影像传输。对漂浮物进行检测发现时系统可以采用GPU处理器对图样和检测警报系统进行独立单元处理。系统通过对无人机传输图样进行深度分析之后,与数据库中水体图片进行对比,对比结果不一致时,向警报系统发送信号,实现对漂浮物的预警,并对图片中不一致区域进行切割分区,预测漂浮物的体积大小和漂浮的种类分析对比结果。
S6:漂浮物的清理;在使用无人机影像传输比对之后追踪漂浮物的移动轨迹后,控制自动打捞船和清污翻斗对其进行打捞收集,自动打捞船可以采用自带清理收集功能的打捞船。对漂浮物进行比对分析之后,同时利用水体监控的分区方位及水流方向,及时提供漂浮物的坐标及流向分析,在无人机进行图样传输至数据库中,数据库对影像采用深度图样处理方法,对其进行精准细化分类。分类之后的漂浮物针对其体积及种类等,采用清污翻斗、自动打捞船或排漂孔引导直蓄水池进行择优处理打捞。
S7:漂浮物处理:在漂浮物打捞之后对其进行分类集中处理,对可回收资源进行回收利用,对不可回收资源进行进一步分类处理。
综上所述:对比实施例一、实施例二和实施例三中,对水闸上游水体,根据监控摄像,或无人机进行移动式影像传输,对水闸前水体根据河流汛期实施进行季节和时间上的分布式分区监控,并实时与数据库进行对比,当图像对比出现异常时触发警报,人工及时对目标水域进行监控探查,或操控无人机对目标水域进行近距离影像传输。对漂浮物进行检测发现时系统可以采用FPGA处理器对图样和检测警报系统进行独立单元处理。系统通过对无人机传输图样进行深度分析之后,与数据库中水体图片进行对比,对比结果不一致时,向警报系统发送信号,实现对漂浮物的预警,并对图片中不一致区域进行切割分区,预测漂浮物的体积大小和漂浮的种类分析对比结果,之后采用清污翻斗、自动打捞船或排漂孔引导直蓄水池进行择优处理打捞效果最好,因此实施例一为本申请的最佳实施例。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:构建正常水体数据库:将往年监控或每间隔时间对需要监控的水体进行图像采集,得到原始水体图像,并将图像数据存储至分布式数据库中;
S2:构建漂浮物特征数据库:将历史水闸前出现漂浮物图像进行分类,并按类别特征将图像数据存储至数据库中;
S3:对水闸前水体进行分布式监控:利用监控摄像,或无人机进行移动式影像传输,对水闸前水体根据河流汛期实施进行定时或分布式监控;
S4:清污打捞设备的布置:在水闸前进行清污翻斗和自动打捞船以及拦污栅的安装,利用排漂孔对漂浮物进行有效的引导;
S5:漂浮物的发现:利用分布式监控在对水体进行监控时,实时与数据库进行对比,当图像对比出现异常时触发警报,人工及时对目标水域进行监控探查,或操控无人机对目标水域进行近距离影像传输;
S6:漂浮物的清理:在使用无人机影像传输比对之后追踪漂浮物的移动轨迹后,控制自动打捞船和清污翻斗对其进行打捞收集,自动打捞船可以采用自带清理收集功能的打捞船。
S7:漂浮物处理:在漂浮物打捞之后对其进行分类集中处理,对可回收资源进行回收利用,对不可回收资源进行进一步分类处理。
2.根据权利要求1所述的一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,其特征在于,所述S3中对水体的监控,可以采用分段式或分区式进行监控,用以确定漂浮物的类别和坐标,以及漂浮物的运动轨迹进行分析。
3.根据权利要求1所述的一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,其特征在于,所述S4中排漂孔的引导方向,可以增加蓄水池,蓄水池在蓄水的过程中同时底部可以进行排水,将漂浮物引导进入蓄水池内。
4.根据权利要求1所述的一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,其特征在于,所述S5中对漂浮物进行比对分析之后,同时利用水体监控的分区方位及水流方向,及时提供漂浮物的坐标及流向分析,在无人机进行图样传输至数据库中,数据库对影像采用深度图样处理方法,对其进行精准细化分类。
5.根据权利要求1所述的一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,其特征在于,所述S5中对漂浮物进行检测发现时系统可以采用FPGA或GPU对图样和检测警报系统进行独立单元处理,系统通过对无人机传输图样进行深度分析之后,与数据库中水体图片进行对比,对比结果不一致时,向警报系统发送信号,实现对漂浮物的预警,并对图片中不一致区域进行切割分区,预测漂浮物的体积大小和漂浮的种类分析对比结果。
6.根据权利要求1所述的一种水利水闸处水体漂浮物自动清理方法,其特征在于,所述S6中对漂浮物进行坐标分析之后,根据计算给打捞船发送漂浮物坐标,将清污翻斗设置于拦污栅上游,清污翻斗与拦污栅相邻,清污翻斗的清污范围为拦污栅相邻上游的区域进行清污工作。
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