CN204757982U - 一种基于图像处理的流冰密度监测装置 - Google Patents
一种基于图像处理的流冰密度监测装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN204757982U CN204757982U CN201520354774.4U CN201520354774U CN204757982U CN 204757982 U CN204757982 U CN 204757982U CN 201520354774 U CN201520354774 U CN 201520354774U CN 204757982 U CN204757982 U CN 204757982U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- module
- river course
- density monitoring
- data transmission
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/30—Assessment of water resources
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本实用新型公开了一种基于图像处理的流冰密度监测装置,包括图像采集设备、图像数据传输设备、图像分析处理设备、结果数据输出上传接口,所述图像采集设备数据输出端与所述图像数据传输设备数据输入端连接,所述图像数据传输设备数据输出端与图像分析处理设备数据输入端连接,所述图像分析处理设备得到的结果数据输出至数据输出上传接口。本实用新型所公开的基于图像处理的流冰密度监测装置是一种基于图像处理的河道表面冰块分布密度的实时监测设备,本装置具有非接触式测量、稳定可靠、测量准确、环境适应性好、施工方便等优点。
Description
技术领域
本实用新型涉及监测设备技术领域,具体涉及一种基于图像处理的流冰密度监测装置。
背景技术
我国北方冬季的河流冰期较长,河道表面漂浮的大面积流冰对其下游的水闸、水力发电站等设施很容易产生破坏,所以在冬季冰期需要对河道表面的流冰进行实时的监控,并根据情况进行排冰处理。现有的河道表面冰密度观测主要依靠人工观测方式,或者只是简单的视频观测无法给出具体可靠地数据,需要依靠人工计算才能得出河道表面的冰块分布密度数据。费时费力,人力成本高,监测效果差。
实用新型内容
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本实用新型提出一种基于图像处理的河道表面冰块分布密度的实时监测设备。本实用新型通过以下技术方案来实现:
一种基于图像处理的流冰密度监测装置,包括图像采集设备、图像数据传输设备、图像分析处理设备、结果数据输出上传接口,所述图像采集设备数据输出端与所述图像数据传输设备数据输入端连接,所述图像数据传输设备数据输出端与图像分析处理设备数据输入端连接,所述图像分析处理设备得到的结果数据输出至数据输出上传接口。
其中,还包括电源系统,所述电源系统分别与图像采集设备、图像数据传输设备、图像分析处理设备、结果数据输出上传接口连接供电。
其中,所述图像分析处理设备包括图像预处理单元、图像分割提取单元、河道表面冰密度面积计算单元,所述图像预处理单元输出端与图像分割提取单元输入端连接,所述图像分割提取单元输出端与河道表面冰密度面积计算单元连接。
其中,所述图像预处理单元包括图像抖动处理模块、灰度处理模块、粗定位模块、边缘检测模块、图像去噪模块、二值化处理模块。上述各模块按照先后顺序,前一个模块的信号输出端与后一个模块的信号输入端相连。
其中,所述图像采集设备为高速工业相机。
其中,所述图像数据传输设备为光纤交换机。
本实用新型的有益效果是:
本实用新型所公开的基于图像处理的流冰密度监测装置是一种基于图像处理的河道表面冰块分布密度的实时监测设备,本装置具有非接触式测量、稳定可靠、测量准确、环境适应性好、施工方便等特点。
附图说明
图1为本实用新型所公开的一种基于图像处理的流冰密度监测装置结构框图;
图2为本实用新型所公开的一种基于图像处理的流冰密度监测装置中图像分析处理设备结构框图;
图3为本实用新型所公开的一种基于图像处理的流冰密度监测装置的图像分析处理设备中图像预处理单元结构框图;
图4为实施例1中一种基于图像处理的流冰密度监测装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本实用新型的技术方案。
如图1所示,一种基于图像处理的河道表面河道表面流冰密度监测装置,包括:电源系统5、图像采集设备1、图像数据传输设备2、图像分析处理设备3以及结果数据输出上传接口4。其中,图像采集设备1、图像数据传输设备2、图像分析处理设备3、结果数据输出上传接口4通过数据线按顺序连接;电源系统5分别与图像采集设备1、图像数据传输设备2、图像分析处理设备3、结果数据输出上传接口4连接供电。在本例中,图像采集设备1为高速工业相机对河道表面流冰进行拍摄,采集原始视频图像数据,图像数据传输设备2包括千兆光纤交换机以及用于数据传输的网线,将图像采集设备1中采集的原始数据进行压缩上传至图像分析处理设备3。
如图2所示,图像分析处理设备3包含:图像预处理单元6、图像分割提取单元7、河道表面冰块密度计算单元8,图像预处理单元6的信号输出端与图像分割提取单元7的信号输入端相连,图像分割提取单元7的信号输出端与河道表面冰块密度计算单元8的信号输入端相连。
图像采集设备1采集到的图像数据经过压缩打包后以数据包的方式通过图像数据传输设备2发送至图像分析处理设备3进行图像的分析处理。图像分析处理设备3收到图像后先进行预处理,预处理后图像分割提取单元7根据实际需要提取出河道表面的视频图像区域,即:图像范围内的全部河道表面图像,包含被冰块覆盖部分和非覆盖部分。将得到的有效图像去掉干扰后,对冰块覆盖面积进行计算处理,得到有效的冰块面积,进而得到河道表面的冰块覆盖密度。
进一步地,如图3所示,所述图像预处理单元6包括:图像抖动处理模块9、灰度处理模块10、粗定位模块11、边缘检测模块12、图像去噪模块13与二值化处理模块14。上述各模块按照先后顺序,前一个模块的信号输出端与后一个模块的信号输入端相连。
图像抖动处理模块9将图像采集设备得到的图像进行防抖动处理,得到清晰的图像。灰度处理模块10将24位的彩色图像转换为8位的适合图像处理的灰度图像。粗定位模块11利用河道表面图像与背景图像的差别,标定出河道表面的粗略范围,这样做的好处:将整个图像缩小,减少了后续图像处理的计算量;消除了背景图像对后续河道表面分析的干扰。边缘检测模块12利用canny、sobel等边缘检测算子检测并标定出河道表面冰块的边缘,为后续的冰块面积计算做准备。图像去噪模块13在保持图像的原形和边缘特征的前提下,过滤图像的噪声,去除边缘的毛刺,使图像变得光滑。二值化处理模块14使用自适应阈值方式将图像进行二值化处理,将河道表面的冰块和非冰块标定出来。根据二值化的结果,河道表面冰块密度计算单元8对标定出来的冰块面积进行计算运算,得出冰块的面积,最后的河道表面的冰覆盖密度值。最后,结果数据输出上传接口4将最终的河道表面冰密度计算结果数据上传至上层系统,为河道的流冰密度及河道的排冰调度运行提供实际的数据支撑。
本实用新型的工作步骤:图像采集设备1采集河道表面的视频图像,采集到的视频图像经过压缩后通过图像数据传输设备2将视频图像送到图像分析处理设备3,先进行图像的防抖动处理9得到清晰的图像,然后分别经过灰度处理模块10、粗定位模块11、边缘检测模块12、图像去噪模块13、二值化处理模块14、河道表面冰密度面积计算单元8,最后得到河道表面的冰流密度数据。数据上传输出接口4将数据上传至上层系统。
如图4所示,本发明河道表面冰块密度监测装置适用于对特定河道表面冰块分布密度的定点监测,所以在安装前首先要选定合适的观测点,选取河道平直段,流态稳定为宜选定观测点。图像采集设备1的工业相机被放在一个防护罩里架在一个高达3米以上的杆子上。控制LED补光设备15的电路板和供电系统5安装在一个仪器箱子中。用导线连接给所有的设备供电。图像采集设备1的工业相机和图像数据传输设备2的千兆光纤交换机和图像分析处理设备3的图像处理计算机用网线连接。
具体测量步骤:
设备上电:给设备上电,初始化JAI工业相机,使设备处于工作状态;
图像采集:根据预先设定的图像采集参数,比如图像的宽高比、采集频率等进行图像采集;
图像压缩:将采集到的图像按照预先给定的图像压缩算法进行图像压缩,为上传做准备;
图像数据上传:将压缩后的图像数据通过千兆光纤交换机上传至图像分析处理设备;
图像去抖动处理:将得到的图像做去抖动处理,得到清晰的图像;
图像预处理:把采集到的24位真彩色图像转化为8位的RGB格式图像,进行去噪、校正、分割等处理,得出河道表面冰块分布区域图像;
河道表面冰块识别:根据河道表面冰块和背景图像的差别识别出河道表面漂浮的冰块;
冰块分布密度计算:根据识别出的冰块面积计算出河道表面冰块所占视频中全部河道表面总面积的百分比数值;
河道表面冰块分布密度是否超限判断:将计算出的河道表面冰块分布密度百分比数值与超限值作比较,判断河道表面冰块分布是否超限;
河道冰块分布超限声音报警(实时河道冰块分布密度变化曲线,实时河道冰块分布密度视频图像):若河道表面冰块分布密度值超限,则给出报警信号,提示河道运行管理单位进行排冰处理,在上位机中显示实时河道冰块分布密度变化曲线,实时河道冰块分布密度视频图像信息。
最后应说明的是,以上所述仅为本实用新型的优选实施例而已,并不用于限制本实用新型,尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,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。凡在本实用新型的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本实用新型的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于图像处理的流冰密度监测装置,其特征在于:包括图像采集设备、图像数据传输设备、图像分析处理设备、结果数据输出上传接口,所述图像采集设备数据输出端与所述图像数据传输设备数据输入端连接,所述图像数据传输设备数据输出端与图像分析处理设备数据输入端连接,所述图像分析处理设备得到的结果数据输出至数据输出上传接口。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的流冰密度监测装置,其特征在于:还包括电源系统,所述电源系统分别与图像采集设备、图像数据传输设备、图像分析处理设备、结果数据输出上传接口连接供电。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的流冰密度监测装置,其特征在于:所述图像分析处理设备包括图像预处理单元、图像分割提取单元、河道表面冰密度面积计算单元,所述图像预处理单元输出端与图像分割提取单元输入端连接,所述图像分割提取单元输出端与河道表面冰密度面积计算单元连接。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的流冰密度监测装置,其特征在于:所述图像预处理单元包括图像抖动处理模块、灰度处理模块、粗定位模块、边缘检测模块、图像去噪模块、二值化处理模块;上述各模块按照先后顺序,前一个模块的信号输出端与后一个模块的信号输入端相连。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的流冰密度监测装置,其特征在于:所述图像采集设备为高速工业相机。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的流冰密度监测装置,其特征在于:所述图像数据传输设备为光纤交换机。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201520354774.4U CN204757982U (zh) | 2015-05-28 | 2015-05-28 | 一种基于图像处理的流冰密度监测装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201520354774.4U CN204757982U (zh) | 2015-05-28 | 2015-05-28 | 一种基于图像处理的流冰密度监测装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN204757982U true CN204757982U (zh) | 2015-11-11 |
Family
ID=54472683
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201520354774.4U Expired - Fee Related CN204757982U (zh) | 2015-05-28 | 2015-05-28 | 一种基于图像处理的流冰密度监测装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN204757982U (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107255471A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-10-17 | 北京环境特性研究所 | 结冰河流红外图像的检测方法 |
CN109660770A (zh) * | 2019-01-12 | 2019-04-19 | 田华 | 智能化场景监测系统及方法 |
CN112365509A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-12 | 山东大学 | 一种冰凌预警方法及系统 |
-
2015
- 2015-05-28 CN CN201520354774.4U patent/CN204757982U/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107255471A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-10-17 | 北京环境特性研究所 | 结冰河流红外图像的检测方法 |
CN107255471B (zh) * | 2017-05-25 | 2019-08-13 | 北京环境特性研究所 | 结冰河流红外图像的检测方法 |
CN109660770A (zh) * | 2019-01-12 | 2019-04-19 | 田华 | 智能化场景监测系统及方法 |
CN112365509A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-12 | 山东大学 | 一种冰凌预警方法及系统 |
CN112365509B (zh) * | 2020-11-10 | 2023-10-27 | 山东大学 | 一种冰凌预警方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108307146B (zh) | 一种高压输电线路安全隐患检测系统及方法 | |
CN110031477B (zh) | 基于图像监控数据的桥梁关键构件病害预警系统及方法 | |
CN101907453B (zh) | 基于机器视觉的块状农产品尺寸在线测量方法与装置 | |
CN101793501B (zh) | 一种基于图像的输电线覆冰状态检测方法 | |
CN204757982U (zh) | 一种基于图像处理的流冰密度监测装置 | |
CN104994334A (zh) | 基于实时视频的变电站自动监控方法 | |
CN107103599A (zh) | 一种基于LiDAR的输电线路树木隐患预测分析方法 | |
CN103413150A (zh) | 基于可见光影像对电力线路缺陷进行诊断的方法 | |
CN102446390A (zh) | 一种对输电线路附近监控区域进行安全检测、预警的方法和系统 | |
CN103400117B (zh) | 一种基于计算机视觉的井下人员定位跟踪方法 | |
CN208705198U (zh) | 一种扬尘在线监测控制系统 | |
CN107463931A (zh) | 一种基于arm平台的实时指针仪表识读方法及装置 | |
CN104056790A (zh) | 一种马铃薯智能分选方法与装置 | |
CN204758083U (zh) | 一种基于图像处理的河道水位报警装置 | |
CN113095189B (zh) | 基于机器视觉和数据分析的电力系统变电站运行环境安全智能监测管理系统 | |
CN110954968A (zh) | 一种机场跑道异物检测装置及方法 | |
CN114184232A (zh) | 一种输电线路多参量集成监测系统 | |
CN207473032U (zh) | 多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断系统 | |
CN104573650B (zh) | 一种基于滤波响应的电线检测分类方法 | |
CN107977531A (zh) | 一种基于图像处理和领域数学模型进行接地电阻软测量的方法 | |
CN115102287A (zh) | 一种新能源电站集中区域智能管控系统 | |
CN110246131A (zh) | 基于卷积神经网络的导线分股缺陷图像识别方法 | |
CN109297419A (zh) | 一种基于图像处理技术的无人机在覆冰检测系统及其工作方法 | |
Wang et al. | Study on edge extraction methods for image-based icing on-line monitoring on overhead transmission lines | |
CN208766119U (zh) | 一种用于铜排孔毛刺质量的视觉检测装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20151111 |