JP2021531449A - Ｃｃｔｖ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法 - Google Patents

Ｃｃｔｖ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法 Download PDF

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Abstract

【課題】【解決手段】本発明は小河川に最適化された映像基盤自動流量計測でリアルタイム状況対応のための現場映像を提供し、水位および流速情報を収集して流量をリアルタイムに計測できるようにしたＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法に関し、測定手段によって測定された水位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして河川の水位を算出する水位測定装置；河川流速測定現場の連続映像を獲得する映像獲得装置；前記映像獲得装置の映像を利用してリアルタイムに表面流速を計測し、水位測定装置から計測水位の伝送を受けて断面資料とともにリアルタイムに流量を計測する映像分析ＰＣ；ウェブ基盤のリアルタイム流量計測結果伝送および表出のための流量算出および管理サーバー；を含むものである。

Description

本発明は河川の流量の算出に関し、具体的には小河川に最適化された映像基盤自動流量計測でリアルタイム状況対応のための現場映像を提供し、水位および流速情報を収集して流量をリアルタイムに計測できるようにした、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法に関する。
現在韓国には２２，８２３個の小河川が全国各地に分布しているにも関わらず、これを管理できる公務員の数は絶対的に足りないのが実情である。
このような理由から、現在まで政府が直接管理する国家河川でのみ計測が行われたが、生活の質の向上による地域共同体の小河川の洪水の被害低減の要求が増加しており、少ない人員によっても計測が可能な自動化計測技術が要求される。
河川を管理するのに必要な水門資料には多様なものがあるが、その中で流域の降雨資料と河川の水位および流量資料が最も核心となる。
流域の降雨は多様な雨量計を通じて持続的かつ自動的に測定されており、測定資料の頻度や正確度面で現在適切に測定が行われている。
反面、河川の水位と流量資料は計測の困難性のため、降雨測定に比べて計測の頻度や測定正確度が相当落ちているのが現実である。
特に流量測定は非常に難しい。自動化のためにＨ−ＡＤＣＰを利用する観測所も多くあるが、全体流量を測定するのではないため相当部分を補正に依存しなければならない。
現在韓国では水位を測定し、ここにあらかじめ作っておいた水位−流量曲線を適用して流量に換算する方法を主に採択している（Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｕｒｖｅｙ Ｃｅｎｔｅｒ、２０１４）。
反面、水位測定は流量測定に比べて自動化が容易であるため比較的容易にまた、持続的に行われている。
韓国の水位測定は通常浮子式水位計、圧力式水位計、超音波式水位計などによって行われている。
超音波水位測定装置は超音波を測定しようとする水面の方向に出力した後、水面で反射して戻ってくる超音波を感知し、これを利用して水面の高さを算出するものである。
河川の規模が大きい国家河川と地方河川の場合は洪水時の時間の変化による河川の水位の変化が比較的緩やかに増加するため、水位の計測結果を一つの曲線で提示することができる。
しかし、小河川の場合、洪水時に流出が急激に発生し、その殆どは傾斜が急であるため水面が非常に荒い流れ特性を示す。このような理由から、いかに性能が良い水位計測センサを利用するとしても小河川の洪水時の水位の計測結果が非常に不規則に測定されざるを得ない限界を有している。
したがって、小河川の洪水時の水位の計測結果の正確度が非常に落ちざるを得ず、これを活用した小河川の流量計側および洪水予警報システムの信頼度にも直接的に影響を及ぼすため、洪水時の小河川の水位の計測結果に対する品質管理のためのフィルタリング技術が必要である。
そして、河川流速測定に関して説明すると次の通りである。
一般的に河川に流れる流水の流速を測定するために、平水時にはプロペラ流速計、カップ型流速計、または電磁流速計などの検知器を利用する方法が、洪水時には浮子観測法が多く利用されている。
平水時の流速測定に利用される流速計は専ら一点での流速のみを測定できるだけであって、渦流の形成や流向 の分析などが困難な問題を有している。
したがって、万一、河川の全幅にかけての流速を測定しようとする場合、多くの時間、努力、および費用がかかることになる。
一方、河川に洪水が発生する場合、流速が速く水深が深いため、接近するのに多くの危険が伴われる。このため、プロペラ流速計や電磁流速計などの検知器を水中に入れなければならない従来の流速計は洪水の時には使い難い短所がある。
反面、洪水時に多く利用される浮子観測法は人員の問題、機敏性の欠如（尖頭流量の欠測可能性が高い点）、連続観測が不可能な点、浮子が流れの流速を正確について行くかという追随性の問題、浮子の長さ選択の問題などによって、高正確度の観測を期待できないのが現実である。
特に、小河川は国家および地方河川と異なって、流域面積が小さく、傾斜が急であるため尖頭到達時間が非常に短く、流れなどが複雑であるため浮子を利用した計測方法は信頼度が落ちる。併せて、小河川では浮子を利用するほどの一定の長さの直線区間と計測のための安全場所を探すことが困難であるため、小河川で活用可能な非接触式計測技術が要求される。
このように、生活の質の向上による地域共同体の小河川の洪水の被害低減の要求が増加しており、少ない人員によっても計測が可能な自動化計測技術が要求される。
したがって、このような計測を自動化したり容易にする方法が多様に摸索されてきた。その中で表面映像流速測定法は従来方法の多様な問題点を解消できる可能性が高い方法である。
表面映像流速測定法とは、河川の表面を撮影した航空写真やビデオ映像などで河川の表面映像を抽出して流速を算定することである。
表面映像流速測定法は大きく映像パーティクル一致法（ｔｅｍｐｌａｔｅ ｐａｔｔｅｒｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ）を利用する方法と時空間映像（ＳＴＩ、ｓｐａｔｉｏ−ｔｅｍｐｏｒａｌ ｉｍａｇｅ）を利用する方法に分けることができる。
映像パーティクル一致法は粒子映像流速計測法（ＰＩＶ、Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ）に基づいて、一対の映像を利用して河川の表面の２次元流速分布を計測する方法である。
このような映像パーティクル一致法はフレームを一定の大きさのブロックに分け、現在のブロックと最も類似する明暗値を有するブロックを次のフレームで探して移動距離を計算する方法であり、移動距離ベクター推定の正確度を高めるためにはブロック周辺のすべての変位に対して平均絶対値の差を計算しなければならないが、この時、ウインドウの大きさが大きくなるほど多くの演算時間が要求されてリアルタイム流速の測定が難しい。
一方、時空間映像分析法は多数枚の連続した映像（時空間映像）を一度に分析してその時間の間の平均流速を分析することである。
時空間映像を利用する例としては、時空間映像流速計測法（ＳＴＩＶ、Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ Ｉｍａｇｅ Ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ）が挙げられる。
ただし、ＳＴＩＶは実用性を高めるために計測対象を主流方向成分のみに限定して流速の横断分布を計測する問題点を有している。
また、時空間映像分析法は映像内の連続する多くのピクセルの明暗値が時間により変化するのを計算して流速を算定する方法であって、一定時間の間のピクセルの明暗値を求めなければならないため、時間平均した流速を計算するには優秀であるが河川の水面の波紋が多い場合、雑音が多く発生して正確度が落ち得る。
特に、明暗値を時間平均しなければならないため計算量が多く、リアルタイム流速の測定に適用するには限界がある。
このような従来技術の流速測定方法は映像獲得および映像の分析過程が複雑であり、参照点の測量が必要であるためリアルタイム自動流速測定が難しい。
特に、従来技術での映像獲得および映像の分析過程での映像変換には２次元投影座標変換法および３次元投影座標変換法が使われている。
２次元投影座標変換法は水面と同じ高さの参照点が最小４個必要であり、水位の変化により参照点の高さを再設定することが必要であるが、参照点の再設定が難しいため誤差が多く発生する問題がある。
また、３次元投影座標変換法は高さが異なる参照点６個と水面と同じ高さの参照点１個か必要であり、水位の変化により新しいマッピング係数の適用が必要である。
このような３次元投影座標変換法は、高さが異なる６個の参照点より水位が上昇する場合には適用が不可能であり、参照点が多いため測量誤差による正確度の低下問題がある。
以上で詳察した通り、小河川を効率的に管理するための水位、流速、流量計測のための新しい技術の開発が要求されており、計測および算出された河川情報の接近および検索などの活用性を高めるための新しい河川管理システムの構築が要求されている。
本発明はこのような従来技術の河川流量算出技術の問題を解決するためのもので、小河川に最適化された映像基盤自動流量計測でリアルタイム状況対応のための現場映像を提供し、水位および流速情報を収集して流量をリアルタイムに計測できるようにした、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法を提供することにその目的がある。
本発明は現場の断面情報、分析時間、分析間隔、分析領域に対してカメラが収集した連続映像からピクセル流速を算出し、これを実際の物理的な流速に換算してこれを利用してリアルタイム自動流量算出をして効率性および正確性を高めた、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法を提供することにその目的がある。
本発明は映像変換時に実際の座標と映像座標間の関係式をマトリックス形態で保存し、ピクセル流速で算定された流速をマトリックスを活用して実際流速に変換して流速算定の正確性を高め、これを利用してリアルタイム自動流量算出をして効率性および正確性を高めた、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法を提供することにその目的がある。
本発明はピクセル流速算定をし、格子点位置とピクセル流速、フィルタ係数変数を定めて、地点流速算定時に算定された誤差がフィルタ係数より大きいとフィルタリングをして地点流速算定の正確度を高めたオプティカルフロー映像処理を利用してリアルタイム自動流量算出の効率性および正確性を高めた、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法を提供することにその目的がある。
本発明は河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を適用して、水位が変わってもカメラが見る参照点の映像座標が変わらないようにして、測量した実際の座標と変換結果の誤差が発生しないようにして正確な映像歪み補正を可能にした、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法を提供することにその目的がある。
本発明は水位測定手段の測位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして正確度を高めた水位情報をリアルタイムに提供できるようにした、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法を提供することにその目的がある。
本発明は算出された流量および水位情報をウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブサーバーのウェブページを通じて提供して河川管理の効率性を高めることができるようにした、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法を提供することにその目的がある。
本発明の目的は以上で言及した目的に制限されず、言及されていないさらに他の目的は下記の記載から当業者に明確に理解され得るであろう。
このような目的を達成するための本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムは、測定手段によって測定された水位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして河川の水位を算出する水位測定装置；河川流速測定現場の連続映像を獲得する映像獲得装置；前記映像獲得装置の映像を利用してリアルタイムに表面流速を計測し、水位測定装置から計測水位の伝送を受けて断面資料とともにリアルタイムに流量を計測する映像分析ＰＣ；ウェブ基盤のリアルタイム流量計測結果伝送および表出のための流量算出および管理サーバー；を含むことを特徴とする。
他の目的を達成するための本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法 は、河川流速測定現場の連続映像を獲得する段階；獲得された映像データを正規化するために動的に連続映像のフレームを抽出し、抽出されたフレームを映像変換してホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定を遂行する段階；分析地点の分析領域を抽出し、抽出された分析地点の分析領域映像を通じてピクセル流速を算定する段階；算定されたピクセル流速を実際流速に換算してこれを利用して流量算出をする段階；測位フィルタリング過程を経て算出された水位情報を受けてウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当流量および水位情報をウェブサーバーのウェブページを通じて提供する段階；を含むことを特徴とする。
このような本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法は次のような効果を有する。
第１に、小河川に最適化された映像基盤自動流量計測でリアルタイム状況対応のための現場映像を提供し、水位および流速情報を収集して流量をリアルタイムに正確に計測できるようにする。
第２に、現場の断面情報、分析時間、分析間隔、分析領域に対してカメラが収集した連続映像からピクセル流速を算出し、これを実際の物理的な流速に換算してこれを利用してリアルタイム自動流量算出をして効率性および正確性を高める。
第３に、ピクセル流速算定をし、格子点位置とピクセル流速、フィルタ係数変数を定めて、地点流速算定時に算定された誤差がフィルタ係数より大きいとフィルタリングをして地点流速算定の正確度を高める。
第４に、河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を適用して、水位が変わってもカメラが見る参照点の映像座標が変わらないようにして、測量した実際の座標と変換結果の誤差が発生しないようにして正確な映像歪み補正を可能にする。
第５に、水位測定手段の測位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして正確度を高めた水位情報をリアルタイムに提供できるようにする。
第６に、算出された流量および水位情報をウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブサーバーのウェブページを通じて提供して河川管理の効率性を高めることができるようにする。
ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムの全体構成図。 本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムの詳細構成図。 本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側方法を示したフローチャート。 本発明に係るオプティカルフローを活用した表面流速場算定方法を示したフローチャート。 本発明に係る地点流速算定のための方法を示したフローチャート。 本発明に係るピクセル流速算定のための方法を示したフローチャート。 本発明に係るピクセル流速算定時の微分関数。 本発明に係るピクセル流速算定時の微分関数。 河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を示した構成図。 河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を示した構成図。 河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を示した構成図。 本発明に係るリアルタイム自動流量計側システムの測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置の構成図。 本発明に係る測位資料フィルタリング部の詳細構成図。 本発明に係るリアルタイム自動流量計側システムの測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法を示したフローチャート。
以下、本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法の好ましい実施例に関して詳細に説明すると次の通りである。
本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法の特徴および利点は以下での各実施例に対する詳細な説明を通じて明白になるであろう。
図１ａはＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムの全体構成図であり、図１ｂは本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムの詳細構成図である。
現在までの流量計側は人が現場で水理量資料を不連続的に計測し、計測結果を装備に保存した後にＰＣに資料をダウンロードして流量を計測する方法であるため、自動化に困難があった。
したがって、本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法では、小河川の流速および水位などの水理量資料の連続無人計測、水理量計測結果のリアルタイム収集および流量計測、ウェブ基盤のリアルタイム流量計測結果伝送および表出のための構成を含む。
本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法は、水位、流速などを自動で計測するための装置だけでなく計測された資料をリアルタイムに分析して流量を計測および伝送する構成を含む。
本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法は、リアルタイム流量算出の効率性および正確性を高めるために次のような技術的特徴を含むことができる。
本発明は現場の断面情報、分析時間、分析間隔、分析領域に対してカメラが収集した連続映像からピクセル流速を算出し、これを実際の物理的な流速に換算する構成を含むことができる。
本発明はオプティカルフロー映像処理のための構成を含み、これは一フレームの特定の位置の明暗値分布と次のフレームでの明暗値分布が最もよくマッチングされる個所を探して移動距離を計算するものである。
このように映像内の各ピクセルの明暗値を利用して移動距離を計算するため時間が非常に短いという長所があり、河川での急激な流量変化時にもリアルタイム流速を非常に短い時間に計算できるためＬＳＰＩＶとＳＴＩＶ方法で遂行できない河川のリアルタイム流速の測定に効果的に適用され得る。
このために本発明は映像変換時に実際の座標と映像座標間の関係式をマトリックス形態で保存し、ピクセル流速で算定された流速をマトリックスを活用して実際流速に変換する構成を含むことができる。
本発明はあらかじめ指定された格子設定を呼び出して分析する映像の個数（Ｎ）と分析結果を保存する配列（マトリックス）宣言をして映像を配列に保存し、映像間分析を格子点の個数だけ繰り返して表面流速場算定の正確度を高める構成を含むことができる。
本発明はピクセル流速算定をし、格子点位置とピクセル流速、フィルタ係数変数を定めて、地点流速算定時に算定された誤差がフィルタ係数より大きいとフィルタリングをする構成を含むことができる。
本発明は表面流速を計測するために２次元投影座標変換プログラムと相互相関法を使うものであって、歪んだ映像を正射映像に変換する映像変換構成および、相互相関法（相関領域の大きさ内の明暗値分布の類似性を探索して追跡者群の変位を計算）プログラムで表面流速を計測する映像分析、計測された流速資料のうち相関係数が低い結果を除去するフィルタリング、計測された流速資料を時間平均して計測結果として保存する構成を含むことができる。
本発明は河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を適用して、水位が変わってもカメラが見る参照点の映像座標が変わらないようにして、測量した実際の座標と変換結果の誤差が発生しないようにして正確な映像歪み補正を可能にする構成を含むことができる。
また、本発明は河川水位測定を正確性を高めるために計測した小河川の洪水位資料をフィルタリングできるアルゴリズムを含み、荒い水面の波紋による水位測定不確かさを最小化できる水位資料補正アルゴリズムを含むことができる。
特に、計測した水位資料をシステムコントローラおよびサーバーＰＣに有線／無線伝送して自動流量計側プログラムの入力資料として活用できるようにし、水位計測資料はリアルタイム水位および流量表出ウェブサービスを通じてリアルタイムに確認できるようにする。
そして、オープンソースを基盤とした単一ボードマイクロコントローラを利用するアルドゥイーノ（Ａｒｄｕｉｎｏ）基盤の河川水位測定装置を構成して開発および適用環境を改善できるようにする。
本発明に係る自動流量計側のためのシステムには、水位測定装置１００、ＣＣＴＶのような映像獲得装置２００、映像分析ＰＣ３００、資料伝送のための流量算出および管理サーバー４００が含まれる。
図１ａでのように、測定手段によって測定された水位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして河川の水位を算出する水位測定装置１００と、河川流速測定現場の連続映像を獲得する映像獲得装置２００と、映像獲得装置２００の映像を利用してリアルタイムに表面流速を計測し、水位測定装置１００から計測水位の伝送を受けて断面資料とともにリアルタイムに流量を計測する映像分析ＰＣ３００と、ウェブ基盤のリアルタイム流量計測結果伝送および表出のための流量算出および管理サーバー４００を含む。
このような構成を有する本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムは、小河川の流速および水位などの水理量資料の連続無人計測を遂行し、水理量計測結果のリアルタイム収集および流量計測を遂行し、ウェブ基盤のリアルタイム流量計測結果伝送および表出を遂行する。
本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムは、具体的には、図１ｂでのように、河川流速測定現場の連続映像を獲得する映像撮影部１０と、映像撮影部１０の映像データを正規化するために動的に連続映像のフレームを抽出し、抽出されたフレームを映像変換してホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定をする映像変換分析部２０と、分析地点の分析領域を抽出する分析領域抽出部３０と、分析領域抽出部３０で抽出された分析地点の分析領域映像を通じてピクセル流速を算定するピクセル流速算定部４０と、ピクセル流速算定部４０で算定されたピクセル流速を実際流速に換算する実際流速算定部５０と、測定された水位資料をフィルタリングして河川の水位を算出する水位測定部７０と、実際流速算定部５０の実際流速および水位測定部７０の水位情報を利用してリアルタイム流量算出を遂行する流量算定部６０を含む。
このような構成を有する本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムのリアルタイム流量計測方法は次の通りである。
図２は、本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側方法を示したフローチャートである。
まず、河川流速測定現場の連続映像を獲得する。（Ｓ２０１）
引き続き、獲得された映像データを正規化するために動的に連続映像のフレームを抽出し、抽出されたフレームを映像変換してホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定を遂行する。（Ｓ２０２）
そして、分析地点の分析領域を抽出し、抽出された分析地点の分析領域映像を通じてピクセル流速を算定する。（Ｓ２０３）
引き続き、算定されたピクセル流速を実際流速に換算してこれを利用して流量算出を遂行する。（Ｓ２０４）
そして、測位フィルタリング過程を経て算出された水位情報を受けてウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当流量水位情報をウェブサーバーのウェブページを通じて提供する。（Ｓ２０５）
このような本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法のオプティカルフロー映像処理を利用する河川流速測定および測位資料フィルタリングを通じての河川の水位測定に関して具体的に説明すると次の通りである。
映像変換分析部２０は回転、スケール、平行性保存は原点［０、０］を基準として発生するため、ホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定のために映像データを正規化（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）するものである。
映像データの正規化は入力点の平均Ｘ座標とＹ座標を算定して該当座標を原点に移動させ、入力点と平均Ｘ座標とＹ座標間の距離を変換することである。
ホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定を具体的に説明すると次の通りである。
数学式１はホモジーニアス（Ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ）形態を示したものである。
Figure 2021531449
ここで、ｘ、ｙは映像変換前の座標であり、ｘ’、ｙ’は映像変換後の座標、ｈ１１、ｈ１２、ｈ１３、ｈ２１、ｈ２２、ｈ２３、ｈ３１、ｈ３２は映像変換に必要な媒介変数である。
数学式２および数学式３はホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定のための形態を示したものである。
Figure 2021531449
Figure 2021531449
そして、ピクセル流速算定部４０はオプティカルフローを適用した表面流速場算定のために、あらかじめ指定された格子設定を呼び出して分析する映像の個数（Ｎ）と分析結果を保存する配列（マトリックス）宣言をして映像を配列に保存し、映像間分析を格子点の個数だけ繰り返して表面流速場算定の正確度を高める。
そして、ピクセル流速算定部４０は地点流速算定のために、映像と格子点変数宣言をし、格子点の位置から映像抽出をしてピクセル流速算定をし、格子点位置とピクセル流速、フィルタ係数変数を定めて、地点流速算定時に算定された誤差がフィルタ係数より大きいとフィルタリングをして地点流速算定の正確度を高める。
本発明は分析地点を中心にした分析領域の映像を通じてピクセル流速を算定するために次のようなピクセル流速算出構成を含む。
客体の明るさ値は短い時間が過ぎても変わらないという仮定と各映像の動きは非常に小さいためピクセル流速算定のための式を数学式４でのように定義することができる。
Figure 2021531449
ここで、Ｉは映像内ピクセルの明暗値、ｘはＸ方向座標、ｙはＹ方向座標、ｔは時間、δｔは時間の変化量である。
数学式４の右項をテイラー展開をすると、
Figure 2021531449
で整理される。
数学式４と数学式５を同時に満足するためには数学式５の右項の微分式の合計が０にならなければならない。
Figure 2021531449
したがって、ピクセル流速算定のための式は次のように定義される。
Figure 2021531449
ここで、Ｉｘは映像のＸ方向微分行列、Ｉｙは映像のＹ方向微分行列、ＶｘはＸ方向ピクセル速度、ＶｙはＹ方向ピクセル速度、Ｉｔは映像の時間微分行列である。
数学式７を通じてピクセル速度を求めるためには数学式８のような行列式の形態に変換して解く。
Figure 2021531449
ここで、
Figure 2021531449
ｑｎはｎ番目のピクセル、ｎは映像のピクセル個数である。
そして、実際流速算定部５０でピクセル流速を実際流速に換算する過程は数学式９のように定義される。
Figure 2021531449
ここで、Ｖγは実際流速であり、Ｖｐはピクセル流速、ＬＰＰはピクセル当たりの距離、Ｋはスケールファクターである。
そして、ピクセル当たりの距離は数学式１０のように定義される。
Figure 2021531449
ここで、ＬＰＰはピクセル当たりの距離、Ｎは映像変換の参照点の個数、Ｌγは映像変換の隣り合う両参照点がなす物理距離、Ｌｐは映像変換の隣り合う両参照点がなすピクセル距離である。
そして、スケールファクターは数学式１１のように定義される。
Figure 2021531449
ここで、Ｋはスケールファクター、Ｄ１はセンサと映像変換の参照点間の初期平均標高差、Ｄ２はセンサと映像変換の参照点間の平均標高差である。
そして、分析地点の水深と実際流速を活用して流速を算定し、数学式１２のように流量を算出する。
Figure 2021531449
ここで、Ｑは流量であり、Ａｉは分析地点の単位面積、Ｖｉは分析地点の流速である。
このような実際流速算定方法を具体的に説明すると次の通りである。
図３は本発明に係るオプティカルフローを活用した表面流速場算定方法を示したフローチャートであり、図４は本発明に係る地点流速算定のための方法を示したフローチャートである。
本発明に係るオプティカルフロー映像処理を利用する流速測定方法は、大きく河川流速測定現場の連続映像を獲得する映像撮影段階と、映像撮影段階で獲得された映像データを正規化するために動的に連続映像のフレームを抽出し、抽出されたフレームを映像変換してホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定をする映像変換分析段階と、分析地点の分析領域を抽出する分析領域抽出段階と、分析領域抽出段階で抽出された分析地点の分析領域映像を通じてピクセル流速を算定するピクセル流速算定段階と、ピクセル流速算定段階で算定されたピクセル流速を実際流速に換算する実際流速算定段階を含む。
ここで、ピクセル流速算定段階はオプティカルフローを適用した表面流速場算定のために、図３でのように、まずＭ個の個数を有する分析する点で構成された格子変数を定義する。（Ｓ３０１）
引き続き、あらかじめ指定された格子設定を呼び出して（Ｓ３０２）分析する映像の個数（Ｎ）と分析結果を保存する配列（マトリックス）を宣言する。（Ｓ３０３）
そして、カメラを通じて映像を配列に保存する。（Ｓ３０４）
映像間分析を格子点の個数だけ繰り返して分析結果を配列に保存する。（Ｓ３０５）
そして、ピクセル流速算定段階は地点流速算定のために、図４でのように、映像と格子点変数宣言をし（Ｓ４０１）、格子点の位置から映像抽出をする。（Ｓ４０２）
引き続き、オプティカルフローピクセル流速算定アルゴリズムを適用し（Ｓ４０３）、格子点位置とピクセル流速、フィルタ係数変数宣言をして（Ｓ４０４）格子点位置とピクセル流速を実際流速に変換する。（Ｓ４０５）
算定された流速誤差がフィルタ係数より大きいとフィルタリングをし、そうでなければ流速算定結果を出力して地点流速算定の正確度を高める。（Ｓ４０６）
そして、図５は本発明に係るピクセル流速算定のための方法を示したフローチャートであり、図６と図７は本発明に係るピクセル流速算定時の微分関数を示したものである。
ピクセル流速算定段階は図５でのように、映像変数宣言をし（Ｓ５０１）、Ｘ方向、Ｙ方向、時間微分変数宣言をする。（Ｓ５０２）
そして、Ｘ方向映像微分（Ｓ５０３）、Ｙ方向映像微分（Ｓ５０４）、時間方向映像微分をして（Ｓ５０５）ピクセル流速を算定する。（Ｓ５０６）
このような構成を有する本発明に係るオプティカルフロー映像処理を利用する流速測定時に河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を適用して、水位が変わってもカメラが見る参照点の映像座標が変わらないようにして、測量した実際の座標と変換結果の誤差が発生しないようにして正確な映像歪み補正を可能にする。
図８〜図１０は、河川の水位の変化を考慮した映像歪み補正のための方法を示した構成図である。
４個の参照点を利用して簡便かつ正確に映像歪みを補正することが可能であるようにしたものであって、水位の変化を考慮するために４個の参照点を図８でのように堤防高さに設置して堤防高さの参照点がすべて撮影されるように映像撮影をする。
このような構成によって図９でのように水位が変わってもカメラが見る参照点の映像座標が変わらない。
図１０でのようにカメラの実際の座標（Ｘｃ、Ｙｃ、Ｈ）、カメラと水面までの高さ（Ｈ）および堤防上の参照点（Ａ）の実際の座標（Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０）を利用して水の表面と同じ高さの点Ａ’の実際の座標（ Ｘ’０、Ｙ’０、Ｚ’０）を求めることができる。
Figure 2021531449
ここで、
Figure 2021531449
である。
そして、本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法での測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川の水位測定に関して具体的に説明すると次の通りである。
本発明は測位資料フィルタリングのために、水位測定手段から受けた測位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして正確度を高めるための測位資料フィルタリング手段を含む。
図１１は、本発明に係るリアルタイム流量計側システムの測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置の構成図である。
本発明の一実施例に係るリアルタイム河川水位測定装置は、図１１でのように、ＧＰＳ衛星から河川水位測定装置の設置位置によるＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ受信部７１と、超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度などに基づいて測定対象の表面との距離を測定する超音波センサ部７２と、超音波センサ部７２の測位資料をフィルタリングして小河川の荒い水面の波紋による水位測定不確かさを最小化できるようにする測位資料フィルタリング部７３と、ＧＰＳ受信部７１で受信されたＧＰＳ情報に含まれた高度情報および測位資料フィルタリング部７３でフィルタリングされた超音波センサ部７２で測定された距離情報および構造物と測定対象の底との距離情報を利用して測定対象の底から測定対象の水面に至る距離である水位を算出する水位算出部７４と、外部通信機器と無線で通信可能にして水位算出部７４で算出された測定対象の水位情報とＧＰＳ受信部７１で受信した側定位置によるＧＰＳ情報を外部通信機器で無線送信する無線通信部７５と、算出された水位情報を無線通信部７５を通じて提供されてウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブページを通じて提供するウェブサーバー７６を含む。
ここで、ＧＰＳ受信部７１は河川水位測定装置が設置された位置に対する位置情報を受信して、該当位置で測定対象の水位情報を提供する時に該当位置に対する位置情報も共に提供することになる。
ＧＰＳ情報は緯度と経度の座標値からなる位置情報と、高度を示す高度情報と、日付と時間からなる時間情報などをすべて含む。
そして、ウェブサーバー７６のウェブサービスは水位情報を検索および提供できるＡＰＩを含む。
そして、構造物と測定対象の底との距離情報はＧＰＳ受信部７１で受信された高度情報と超音波センサ部７２で測定された距離情報さえ存在すれば測定対象の水位を算出できるいかなる情報でも代替できることは言うまでもない。
そして、無線通信部７５はＷｉ−Ｆｉ通信、モバイル通信、近距離通信、無線インターネット通信などを利用してノートパソコン、スマートフォン、タブレットなどの外部通信機器に測定対象の水位情報とこれに対応するＧＰＳ情報を無線で送信して別途に保存または分析できるようにするものである。
外部通信機器は河川情報を総合的に管理する河川情報管理サーバーであり得、安全性を高めるために無線通信ではなく有線通信を使ってもよいことは言うまでもない。
このような本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定装置は、河川の橋梁の中間に設置され、常時電源とインターネットを連結して資料を伝送するように設置されることが好ましい。
そして、超音波センサ部７２の超音波水位センサの測定範囲は橋梁から河上までの高さを考慮して最大５ｍ以上であり、測定最小時間間隔は１０秒以内にし、分解能は１ｍｍ以内であることが好ましい。
このように設置される河川水位測定装置はオープンソースを基盤とした単一ボードマイクロコントローラを利用するアルドゥイーノ（Ａｒｄｕｉｎｏ）基盤の河川水位測定装置を構成して開発および適用環境を改善できるようにすることが好ましい。
また、本発明に係るリアルタイム河川水位測定装置は突発豪雨にも安定的に作動しなければならないため、防水および防塵に強い構造を有することが好ましい。
特に、河川水位測定装置はリアルタイムに小河川を計測するために、断絶なく運営され得るように耐久性が保障されなければならず、落雷、台風、豪雨発生などの極限状況でも正常に作動できるように、堅固に設置されてすべての装置や施設は最大限の性能が発揮され得るように配置して障害を最小化することが好ましい。
本発明に係る測位資料フィルタリング部の詳細構成を説明すると次の通りである。
図１２は、本発明に係る測位資料フィルタリング部の詳細構成図である。
本発明に係る測位資料フィルタリング部７３は超音波センサで受信された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定する平滑値推定部７３ａと、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算する平滑化最確値計算部７３ｂと、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する残差算定部７３ｃと、それぞれの点で最適帯域幅を算定する最適帯域幅算定部７３ｄと、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する帯域幅選択部７３ｅと、平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する最終平滑化最確値算定部７３ｆを含む。
このような本発明に係る測位資料フィルタリングに関して具体的に説明すると次の通りである。
一般的に計測および調査される多数の測定資料は、（ｘ、ｙ）形態の異変量変数で散布図（ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ）で表示して、線形あるいは非線形的回帰を通じての数学的な趨勢線を導き出して定性的な傾向を分析する。
しかし、多数の時系列測定資料や局所的な領域を逸脱した変数の間の不足しているため、定量的な数学的な趨勢線の導き出しが不可能な場合が多い。
この場合、無作為挙動による変動を除去し局地的な傾向を反映した後、全体的な趨勢を導き出す平滑化（Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）技法が主に適用されてきた。
これらの技法は基本的に周辺の局地的な資料に基づいて最小二乗法で最確値を推定し（ｌｏｃａｌ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、推定された数値を連結して散布図を平滑化して傾向を追跡できるようにする（ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）。
代表的な散布図平滑化技法としてＬＯＷＥＳＳ（ ＬＯｃａｌｌｙ ＷＥｉｇｈｔｅｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ、あるいはＬＯＥＳＳ）があるが、固定された帯域幅（ｂａｎｄｗｉｄｔｈあるいはｗｉｎｄｏｗ）に基づいて局地的に分割された資料を使う。
本発明では測位資料フィルタリングの信頼性を高めるために、局地的な資料の特性を反映して弾力的帯域幅（ａｄａｐｔｉｖｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）を算出して正確度を向上させ、ＬＯＷＥＳＳの短所である処理効率を改善する。
本発明の測位資料フィルタリング部７３は異変量資料を弾力的帯域幅で割ってそれぞれの区間で重み付き線形回帰（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を適用して最確値を算出する。
そして、すべてのｘ位置あるいは与えられた間隔（ｓｐａｎ）で同じ作業を繰り返して最確値を推定し、これらを連結して平滑化された趨勢曲線を求める。
散布図平滑化技法の根幹は帯域幅幅設定と重み付き最小二乗法（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｍｅｔｈｏｄ）にある。
帯域幅（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）はＳｃａｔｔｅｒｐｌｏｔの一部のみを指定する領域を意味し、一つの個体のｘ変数値を中心に一定の範囲（幅）の資料が選択されて計算に活用され、次の個体のｘ変数値を中心にさらに他の帯域幅が設定される。
すなわち、帯域幅は局所的パターン（ｌｏｃａｌ ｐａｔｔｅｒｎ）を推定するための手段として使われる。
ＬＯＷＥＳＳ方法の場合、固定された帯域幅の大きさであって、代表的な帯域幅は該当する位置で全体資料の１／３〜２／３間に該当する数字が使われる。
この時、帯域幅が過度に大きいと回帰関数が直線に近い曲線となり（過小適合、ｕｎｄｅｒ−ｆｉｔｔｉｎｇ）、小さくすると回帰関数が曲がった程度が大きい曲線となる（過多適合、ｏｖｅｒ−ｆｉｔｔｉｎｇ）。
したがって、使用目的に合うように適切な帯域幅を指定することが重要である。
本発明に係る測位資料フィルタリング部７３に適用されるフィルタリングアルゴリズムに関して具体的に説明すると次の通りである。
まず、平滑値推定部７３ａで、散布図で任意の
Figure 2021531449
位置での平滑化された値（あるいは最確値）の
Figure 2021531449
は次のように最小二乗法を活用した局部的な回帰分析を通じて推定される。
Figure 2021531449
ここで、Ｎは
Figure 2021531449
周囲の局地的な帯域幅を意味し、位置ごとに最適化されるようにする。
もし特定帯域幅Ｊが与えられ、帯域幅内の変数の個数がＮであれば局地的線形回帰追跡者は次の数学式２の通りである。
Figure 2021531449
ここで、
Figure 2021531449
と
Figure 2021531449
は
Figure 2021531449
で存在する局地的な資料の線形回帰で求めることができ、
Figure 2021531449
は位置
Figure 2021531449
に該当する平滑化された最確値となる。
帯域幅Ｊが固定されず次のような追加的な作業を進める。
局地的に適合化された帯域幅（ｌｏｃａｌｌｙ ａｄａｐｔｉｖｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）と連動する平滑化された最確値を算出するために、本発明に係るフィルタリングアルゴリズム（Ｆｒｉｅｄｍａｎ’ｓ Ｓｕｐｅｒ Ｓｍｏｏｔｈｅｒ）ではｘ位置で観測値ｙ＝ｆ（ｘ）と帯域幅をＪ（ｘ）とする時、数学式１６のように推定誤差の二乗が最小になるようにするＪ（ｘ）とｆ（ｘ）を算出することに基本的な原理を置いている。
Figure 2021531449
平滑化最確値計算部７３ｂで数学式１６を最小化するために全体の資料数がｎである場合、０＜J＜ｎ間の多様な大きさの初期固定帯域幅（Ｊ）に対して数学式１５を適用して複数の平滑化された最確値ｆ（ｘ）を計算し、残差算定部７３ｃでそれぞれの帯域幅Ｊに対して次のような形態の残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する。
Figure 2021531449
この時、
Figure 2021531449
である。
そして、Ｊ＝０．２ｎの帯域幅を有する
Figure 2021531449
に対して数学式１７を活用して導き出された
Figure 2021531449
を平滑化（ｓｍｏｏｔｈ）した結果として
Figure 2021531449
を導き出し、最適帯域幅算定部７３ｄでそれぞれの点で最適帯域幅（ｏｐｔｉｍａｌ ｂｅｎｄｗｉｄｔｈ）、
Figure 2021531449
を算定するために次の数学式１８を使う。
数学式１８は特定
Figure 2021531449
で複数の帯域幅Ｊに対する導き出された最確誤差
Figure 2021531449
のうち
Figure 2021531449
に該当するＪ値がすなわち最適帯域幅
Figure 2021531449
となる意味である。
Figure 2021531449
各
Figure 2021531449
に対する
Figure 2021531449
は再びＪ＝０．２ｎ帯域幅で平滑化された後、帯域幅選択部７３ｅで初期投入された帯域幅のうち
Figure 2021531449
と近い帯域幅を数学式１９のように選択する。
Figure 2021531449
そして、最終平滑化最確値算定部７３ｆであらかじめ求めておいた
Figure 2021531449
に対して選択された二つの初期帯域幅
Figure 2021531449
に該当する平滑化された最確値をそれぞれ
Figure 2021531449
とする時、二つの値を活用して線形補間を通じて
Figure 2021531449
を次のように求める。
Figure 2021531449
Figure 2021531449
に該当する最終平滑化された最確値
Figure 2021531449
は再びＪ＝０．５ｎ帯域幅で平滑化された値を使う。
このような測位資料フィルタリングアルゴリズムによって河川の水位測定資料をフィルタリングして流域面積が小さく、傾斜が急な小河川に適用する場合にも測定された水位データの信頼性を保障できるようにする。
本発明に係る測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法を具体的に説明すると次の通りである。
図１３は、本発明に係るリアルタイム流量算出システムの測位資料フィルタリングを通じてのリアルタイム河川水位測定方法を示したフローチャートである。
まず、超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信する。（Ｓ１３０１）
引き続き、超音波センサで受信された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定し（Ｓ１３０２）、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算し（Ｓ１３０３）、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する。（Ｓ１３０４）
引き続き、それぞれの点で最適帯域幅を算定し（Ｓ１３０５）、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する。（Ｓ１３０６）
そして、平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する。（Ｓ１３０７）
次いで、フィルタリングを経た測位資料を利用して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度に基づいて測定対象の表面との距離を計算して水位を算出する。（Ｓ１３０８）
そして、算出された水位情報をウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当結果をウェブサーバーのウェブページを通じて提供する。（Ｓ１３０９）
このようにフィルタリングを経て算出された水位情報は、システムコントローラおよびサーバーＰＣに有線／無線伝送して自動流量計側プログラムの入力資料として活用できるようにし、リアルタイム水位および流量表出ウェブサービスを通じてリアルタイムに確認できるようにするのに活用され得る。
以上で説明した本発明に係るＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法は、小河川の流速および水位などの水理量資料の連続無人計測、水理量計測結果のリアルタイム収集および流量計測、ウェブ基盤のリアルタイム流量計測結果伝送および表出のための構成を含むものであって、小河川に最適化された映像基盤自動流量計測でリアルタイム状況対応のための現場映像を提供し、水位および流速情報を収集して流量をリアルタイムに計測できるようにしたものである。
以上での説明でのように、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で変形された形態で本発明が具現されていることが理解できるであろう。
したがって、明示された実施例は限定的な観点ではなく説明的な観点で考慮されるべきであり、本発明の範囲は前述した説明ではなく特許請求の範囲に示されており、それと同等な範囲内にあるすべての差異点は本発明に含まれるものと解釈されるべきである。
産業上利用の可能性
本発明は小河川に最適化された映像基盤自動流量計測でリアルタイム状況対応のための現場映像を提供し、水位および流速情報を収集して流量をリアルタイムに計測できるようにした、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システムおよび方法に関する。

Claims (23)

  1. 測定手段によって測定された水位資料を弾力的帯域幅の適用を通じての局地的線形回帰基盤の異変量散布図平滑化技法でフィルタリングして河川の水位を算出する水位測定装置；
    河川流速測定現場の連続映像を獲得する映像獲得装置；
    前記映像獲得装置の映像を利用してリアルタイムに表面流速を計測し、水位測定装置から計測水位の伝送を受けて断面資料とともにリアルタイムに流量を計測する映像分析ＰＣ；
    ウェブ基盤のリアルタイム流量計測結果伝送および表出のための流量算出および管理サーバー；を含むことを特徴とする、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  2. 水位測定装置は、
    ＧＰＳ衛星から河川水位測定装置の設置位置によるＧＰＳ情報を受信するＧＰＳ受信部と、
    超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を測定する超音波センサ部と、
    超音波センサ部の測位資料をフィルタリングして小河川の荒い水面の波紋による水位測定不確かさを最小化できるようにする測位資料フィルタリング部と、
    ＧＰＳ受信部で受信されたＧＰＳ情報に含まれた高度情報および測位資料フィルタリング部でフィルタリングされた超音波センサ部で測定された距離情報および構造物と測定対象の底との距離情報を利用して測定対象の底から測定対象の水面に至る距離である水位を算出する水位算出部を含むことを特徴とする、請求項１に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  3. 測位資料フィルタリング部は、
    測定された測位資料で任意の位置での平滑化された値を推定する平滑値推定部と、
    推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算する平滑化最確値計算部と、
    それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する残差算定部と、
    それぞれの点で最適帯域幅を算定する最適帯域幅算定部と、
    初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する帯域幅選択部と、
    平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する最終平滑化最確値算定部を含むことを特徴とする、請求項２に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  4. 映像分析ＰＣは、
    前記映像獲得装置の映像データを正規化するために動的に連続映像のフレームを抽出し、抽出されたフレームを映像変換してホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定をする映像変換分析部と、
    分析地点の分析領域を抽出する分析領域抽出部と、
    分析領域抽出部で抽出された分析地点の分析領域映像を通じてピクセル流速を算定するピクセル流速算定部と、
    ピクセル流速算定部で算定されたピクセル流速を実際流速に換算する実際流速算定部と、
    測定された水位資料をフィルタリングして河川の水位を算出する水位測定部と、
    実際流速算定部の実際流速および水位測定部の水位情報を利用してリアルタイム流量算出を遂行する流量算定部を含むことを特徴とする、請求項１に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  5. 映像変換分析部は、
    ホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定のために、入力点の平均Ｘ座標とＹ座標を算定して該当座標を原点に移動させ、入力点と平均Ｘ座標とＹ座標間の距離を変換して映像データを正規化（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）することを特徴とする、請求項４に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  6. ピクセル流速算定部はオプティカルフローを適用した表面流速場算定のために、
    指定された格子設定を呼び出して分析する映像の個数（Ｎ）と分析結果を保存する配列宣言をして映像を配列に保存し、
    映像間分析を格子点の個数だけ繰り返して表面流速場算定をすることを特徴とする、請求項４に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  7. ピクセル流速算定部は地点流速算定のために、
    映像と格子点変数宣言をし、格子点の位置から映像抽出をしてピクセル流速算定をし、
    格子点位置とピクセル流速、フィルタ係数変数を定めて、地点流速算定時に算定された誤差がフィルタ係数より大きいとフィルタリングをして地点流速算定をすることを特徴とする、請求項４に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  8. 映像獲得装置で撮影される映像歪み補正のために、
    水位が変わってもカメラが見る参照点の映像座標が変わらないように４個の参照点を堤防高さに設置し、
    カメラの実際の座標（Ｘｃ、Ｙｃ、Ｈ）、カメラと水面までの高さ（Ｈ）および堤防上の参照点（Ａ）の実際の座標（Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０）を利用して水の表面と同じ高さの点Ａ’の実際の座標（Ｘ’０、Ｙ’０、Ｚ’０）を求めることを特徴とする、請求項４に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計側システム。
  9. 河川流速測定現場の連続映像を獲得する段階；
    獲得された映像データを正規化するために動的に連続映像のフレームを抽出し、抽出されたフレームを映像変換してホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定を遂行する映像変換分析段階；
    分析地点の分析領域を抽出し、抽出された分析地点の分析領域映像を通じてピクセル流速を算定する段階；
    算定されたピクセル流速を実際流速に換算してこれを利用して流量算出をする段階；
    測位フィルタリング過程を経て算出された水位情報を受けてウェブサーバーのウェブサービスを通じてデータベースに保存し、該当流量および水位情報をウェブサーバーのウェブページを通じて提供する段階；を含むことを特徴とする、ＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  10. 映像変換分析段階は、
    ホモグラフィ（Ｈｏｍｏｇｒａｐｈｙ）算定のために、入力点の平均Ｘ座標とＹ座標を算定して該当座標を原点に移動させ、入力点と平均Ｘ座標とＹ座標間の距離を変換して映像データを正規化（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）することを特徴とする、請求項９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  11. ピクセル流速を算定する段階でオプティカルフローを適用した表面流速場算定のために、
    Ｍ個の個数を有する分析する点で構成された格子変数を定義する段階と、
    あらかじめ指定された格子設定を呼び出して分析する映像の個数（Ｎ）と分析結果を保存する配列を宣言する段階と、
    カメラを通じて映像を配列に保存する段階と、
    映像間分析を格子点の個数だけ繰り返して分析結果を配列に保存する段階を含むことを特徴とする、請求項９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  12. ピクセル流速を算定する段階で地点流速算定のために、
    映像と格子点変数宣言をし、格子点の位置から映像抽出をする段階と、
    オプティカルフローピクセル流速算定アルゴリズムを適用して、格子点位置とピクセル流速、フィルタ係数変数宣言をして格子点位置とピクセル流速を実際流速に変換する段階と、
    算定された流速誤差がフィルタ係数より大きいとフィルタリングをし、そうでなければ流速算定結果を出力する段階を含むことを特徴とする、請求項９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  13. ピクセル流速を算定する段階で、
    ピクセル流速算定のための式が
    Figure 2021531449
    で定義され、
    ここで、Ｉは映像のピクセル値、ｘはＸ方向座標、ｙはＹ方向座標、ｔは時間、δｔは時間の変化量であることを特徴とする、請求項９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  14. ピクセル流速算定のための式が、
    Figure 2021531449
    で整理され、
    右項の微分式の合計が０にならなければならないことを利用してピクセル流速算定のための式は
    Figure 2021531449
    で定義され、
    ここで、Ｉｘは映像のＸ方向微分行列、Ｉｙは映像のＹ方向微分行列、ＶｘはＸ方向ピクセル速度、ＶｙはＹ方向ピクセル速度、Ｉｔは映像の時間微分行列であることを特徴とする、請求項１３に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  15. ピクセル流速算定のための式は、
    Figure 2021531449
    で定義され、
    ここで、
    Figure 2021531449
    ｑｎはｎ番目のピクセル、ｎは映像のピクセル個数であることを特徴とする、請求項１４に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  16. 算定されたピクセル流速を実際流速に換算してこれを利用して流量算出をする段階で実際流速は、
    Figure 2021531449
    であり、
    ここで、Ｖγは実際流速であり、Ｖｐはピクセル流速、ＬＰＰはピクセル当たりの距離、Ｋはスケールファクターであることを特徴とする、請求項９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  17. 算定されたピクセル流速を実際流速に換算してこれを利用して流量算出をする段階で、
    分析地点の水深と実際流速を活用して
    Figure 2021531449
    で流量を算出し、
    ここで、Ｑは流量であり、Ａｉは分析地点の単位面積、Ｖｉは分析地点の流速であることを特徴とする、請求項９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  18. 測位フィルタリング過程を経て算出された水位情報を、
    超音波を測定対象の表面に向かって発信し、発信された超音波が測定対象の表面から反射して戻ってくる反射波を受信する段階と、
    超音波センサで受信された測位資料をフィルタリングするために、任意の位置での平滑化された値を推定し、推定誤差の二乗が最小となるように初期固定帯域幅に対して複数の平滑化された最確値を計算し、それぞれの帯域幅に対して残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定する段階と、
    それぞれの点で最適帯域幅を算定し、初期投入された帯域幅の中で最適帯域幅に近い帯域幅を選択する段階と、
    平滑化された最確値を活用して線形補間を通じて最終平滑化最確値を算定する段階と、
    フィルタリングを経た測位資料を利用して超音波発信時刻と反射波受信時刻との時間差および超音波の発信速度と反射波の反射速度を基準として測定対象の表面との距離を計算して水位を算出する段階を含んで算出することを特徴とする、請求項９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  19. 測位資料をフィルタリングするための任意の位置での平滑化された値を推定するために、
    散布図で任意の
    Figure 2021531449
    位置での平滑化された値である
    Figure 2021531449
    は最小二乗法を活用した局部的な回帰分析を通じて推定され、
    Figure 2021531449
    ここで、Ｎは
    Figure 2021531449
    周囲の局地的な帯域幅を意味し、位置ごとに最適化されるようにし、
    特定帯域幅Ｊが与えられ、帯域幅内の変数の個数がＮであれば局地的線形回帰追跡者は
    Figure 2021531449
    であり、
    ここで、
    Figure 2021531449
    と
    Figure 2021531449
    は
    Figure 2021531449
    で存在する局地的な資料の線形回帰で求めることができ、
    Figure 2021531449
    は位置
    Figure 2021531449
    に該当する平滑化された最確値となることを特徴とする、請求項１８に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  20. 局地的に適合化された帯域幅（ｌｏｃａｌｌｙ ａｄａｐｔｉｖｅ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）と連動する平滑化された最確値を算出するために、ｘ位置で観測値ｙ＝ｆ（ｘ）と帯域幅をＪ（ｘ）とする時、
    Figure 2021531449
    のように推定誤差の二乗が最小になるようにするＪ（ｘ）とｆ（ｘ）を算出することを特徴とする、請求項１９に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  21. 推定誤差の二乗が最小になるようにするために全体の資料数がｎである場合、
    Figure 2021531449
    間の多様な大きさの初期固定帯域幅（Ｊ）に対して複数の平滑化された最確値ｆ（ｘ）を計算し、残差算定部でそれぞれの帯域幅Ｊに対して、
    Figure 2021531449
    の形態の残差（ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｒｅｓｉｄｕａｌ）を算定し、
    この時、
    Figure 2021531449
    であることを特徴とする、請求項２０に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  22. Ｊ＝０．２ｎの帯域幅を有する
    Figure 2021531449
    に対して導き出された
    Figure 2021531449
    を平滑化（ｓｍｏｏｔｈ）した結果として
    Figure 2021531449
    を導き出し、それぞれの点で最適帯域幅（ｏｐｔｉｍａｌ ｂｅｎｄｗｉｄｔｈ）、
    Figure 2021531449
    を算定するために、
    Figure 2021531449
    で計算し、
    特定
    Figure 2021531449
    で複数の帯域幅Ｊに対する導き出された最確誤差
    Figure 2021531449
    のうち
    Figure 2021531449
    に該当するＪ値がすなわち最適帯域幅
    Figure 2021531449
    になることを特徴とする、請求項２１に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
  23. 各
    Figure 2021531449
    に対する
    Figure 2021531449
    は再びＪ＝０．２ｎ帯域幅で平滑化された後、初期投入された帯域幅のうち
    Figure 2021531449
    と最も近い帯域幅を、
    Figure 2021531449
    で選択し、
    求めておいた
    Figure 2021531449
    に対して選択された二つの初期帯域幅
    Figure 2021531449
    に該当する平滑化された最確値をそれぞれ
    Figure 2021531449
    とする時、二つの値を活用して線形補間を通じて
    Figure 2021531449
    を
    Figure 2021531449
    で求め、
    Figure 2021531449
    に該当する最終平滑化された最確値
    Figure 2021531449
    は再びＪ＝０．５ｎ帯域幅で平滑化された値を使うことを特徴とする、請求項２２に記載のＣＣＴＶ映像基盤のリアルタイム自動流量計測方法。
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