TWI481824B - 水位監控方法 - Google Patents

水位監控方法 Download PDF

Info

Publication number
TWI481824B
TWI481824B TW102103323A TW102103323A TWI481824B TW I481824 B TWI481824 B TW I481824B TW 102103323 A TW102103323 A TW 102103323A TW 102103323 A TW102103323 A TW 102103323A TW I481824 B TWI481824 B TW I481824B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
water level
image
monitoring
boundary
height
Prior art date
Application number
TW102103323A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201430318A (zh
Inventor
Tai Been Chen
wei chang Du
Yung Hui Huang
Chi Cheng Yang
Chin Hsin Chang
Original Assignee
Univ Ishou
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Univ Ishou filed Critical Univ Ishou
Priority to TW102103323A priority Critical patent/TWI481824B/zh
Publication of TW201430318A publication Critical patent/TW201430318A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI481824B publication Critical patent/TWI481824B/zh

Links

Description

水位監控方法
本發明係關於一種水位監控方法,尤其是一種結合習用地理資訊系統,以監控地區淹水情況的水位監控方法。
台灣位處極易致災的西太平洋季風區,且平均每年遭受西太平洋生成颱風侵台四次以上,颱風所挾帶的豪大雨經常導致水患頻傳,帶來嚴重經濟損失。此外,隨著全球暖化、氣候變遷而造成降雨型態改變,近年來短時間內大降雨量的極端暴雨屢見不鮮,極端降雨型態容易造成都市地區短時間內無法排除多餘雨量、區域排洪不及而淹水,嚴重威脅民眾的生命與財產安全。
據此,水災的監控與預警向來是災害防範的首要目標,習知淹水警報方法為接收到人工通報後,派駐相關人員到淹水現場以一習用接觸式水位量測裝置測量水位高度,再將測量結果回報至災害應變中心統計處理,以判斷淹水情況,進而發出警報,然而這種方式往往需浪費大量人力進行淹水實地水位量測與結果彙整統計。為了解決上述習知淹水警報方法所面臨的問題,針對淹水機率較高的低窪地區,通常會常駐設置該習用接觸式水位量測裝置以隨時監測水位,並且透過有線或無線通訊方式自動回傳測量結果,以節省救災資源。
舉例而言,中華民國公告第M351893號專利案就揭示一種習知水位監控方法,透過於各偵測區域設置水位量測單元,各該水位量測單元則配合設置一衛星定位單元,以量測該各偵測區域之淹水水位及所在 位置,並且將各該水位量測單元以無線傳輸方式耦接一控制中心。藉此,該控制中心可即時獲得該各偵測區域之即時水位資訊,使防災單位或地方政府等相關人員能夠清楚瞭解洪汛災害範圍,並依此災情資訊而快速研定應變與搶救措施。
然而,習知水位監控方法若欲確實掌握該各偵測區域之淹水水位,勢必需要廣泛設置該水位量測單元,礙於成本考量,這種方式實際施行上卻往往只能針對地勢低窪的易淹水地區設置該水位量測單元,難以完成大範圍的淹水水位監控。再者,該方法係透過設置衛星定位單元,以提供該水位量測單元所處位置之經緯度座標,使相關人員了解積淹水的所在位置以及水位高度,再據以統計整個地區的積淹水情形。因此倘若一般民眾欲了解該地區之積淹水情形,只能等待有關單位統計完成並發布,不可能自行依據該水位量測單元及該衛星定位單元所量到的資訊自行換算,著實不便。此外,習知水位監控方法需要將測量結果回報至災害應變中心統計處理,以判斷淹水情況,進而發出淹水預報或警告。惟,在颱風或暴雨期間,一旦災害應變中心或地方政府因人手短缺或判斷錯誤,未能及時統計出淹水災情並發出警報,將導致身處淹水高風險區域的民眾猝不及防,嚴重危害其生命財產安全。
綜上所述,習知水位監控方法在大範圍的淹水監控上,具有「成本過高」、「便利性差」及「安全性低落」等諸多缺點,亟需提供一種進一步改良之水位監控方法,以解決上述問題,保障人民的生命財產且有效降低洪犯水災所造成的損失。
本發明的目的乃改良上述之缺點,以提供一種水位監控方法,僅需就習知監視攝影機所拍攝之影像進行分析處理,即可統計整個地區的積淹水情況,具有降低系統設置成本之功效。
本發明另一目的係提供一種水位監控方法,該水位監控方法以結合地理資訊系統,能夠將整個地區的積淹水情況呈現於習用電子地圖上,供民眾自行查閱,具有大幅提升便利性之功效。
本發明再一目的係提供一種水位監控方法,該水位監控方法偵測到一區域之淹水水位超過一警戒值時,將主動立即對該區域發出警示訊息,具有提升水災警報安全性之功效。
本發明水位監控方法,係包含:以分別設置於複數個區域之複數個監視鏡頭拍攝取得樣本影像,由至少一處理單元接收該樣本影像,且透過一資料庫預先儲存各該監視鏡頭所處位置之經緯度座標,該資料庫另存有一電子地圖的圖層資料;上述處理單元依據所接收之上述樣本影像執行影像分析與水位估算,以估算各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度,並儲存於一資料庫當中;及以一控制單元自上述資料庫中擷取各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度資料、各上述監視鏡頭所處位置之經緯度座標以及上述電子地圖的圖層資料,以將各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度標記於該電子地圖上;其中,將各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度標記於上述電子地圖的方式,係以上述控制單元將每一上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度作為一資料點,參照各該監視鏡頭所處位置之經緯度座標,將各該資料點嵌入定位於上述電子地圖的圖層當中;且上述處理單元對上述樣本影像所執行之影像分析包含一比例計算步驟,依據上述樣本影像之像素大小與其所代表之實際尺寸計算出一像素所代表之實際尺寸,並且自上述樣本影像中圈選一判斷區塊;且上述處理單元對上述樣本影像所執行之水位估算,包含:一邊界估算步驟,對上述判斷區塊執行一梯度運算子邊緣搜尋法,以計算上述判斷區塊中各像素之影像梯度值,並依據該影像梯度值計算各該像素之影像邊界值;一邊界投影步驟,將上述判斷區塊中每一水平高度之影像邊界值累加,以產生一 邊界投影值,供判定該水平高度是否為一邊界位置,該邊界投影步驟據以產生至少一邊界位置;一水位判定步驟,取上述至少一邊界位置中,隨時間變動之邊界位置,作為一水面位置;及一結果計算步驟,依據上述樣本影像之像素所代表之實際尺寸,計算出上述水面位置所代表之水位高度,作為上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度。
本發明之水位監控方法,其中,上述控制單元另預設一警戒高度,並比對各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度是否超過該警戒高度,一旦一監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度超過該警戒高度,即透過一警示單元對該監視鏡頭所屬區域之民眾發出一警示訊息。
本發明之水位監控方法,其中,該控制單元將水位高度區分為複數個區間,並將水位高度屬於不同區間的上述資料點標記為不同顏色。
本發明之水位監控方法,其中,上述處理單元對上述樣本影像所執行之影像分析,另包含:一灰階處理步驟,對上述樣本影像進行灰階處理,以將上述樣本影像之色調轉換至一灰階色階範圍中;一影像強化步驟,調整上述樣本影像,使其色階平均分布於上述灰階色階範圍中;及一影像校正步驟,若上述監視鏡頭之視角與地平線之夾角不等於零,則依據該夾角對上述樣本影像進行水平旋轉校正。
本發明之水位監控方法,其中,上述梯度運算子邊緣搜尋法之執行方式如下式所示: 其中,G代表上述影像梯度值,E代表上述影像邊界值,f(x,y)係為上述判 斷區塊之像素座標值為(x,y)處之灰階值,Gx代表上述判斷區塊水平方向之梯度值,Gy代表上述判斷區塊垂直方向之梯度值,ε 為一閾值。
本發明之水位監控方法,其中,產生上述邊界投影值與上述邊界位置的方式如下式所示:
其中,(x,y)代表上述判斷區塊之像素座標值,I(y)代表上述判斷區塊中一水平高度之邊界投影值。當上述邊界投影值超過一標準值時,該水平高度座標即被設定為一邊界位置H。
本發明之水位監控方法,其中,上述閾值使用Canny邊緣檢測算子求得,上述標準值為上述判斷區塊之水平方向寬度的二分之一。
本發明之水位監控方法,其中,上述警示單元為一通訊主機,能夠以GSM 03.41協議下的小區廣播方式,對一上述區域內的所有手機持有人發送廣播簡訊作為上述警示訊息。
本發明之水位監控方法,其中,上述控制單元係以以有線或無線通訊方式耦接網際網路,供將所標記之上述電子地圖分享至網際網路。
本發明之水位監控方法,其中,上述監視鏡頭為監視攝影機、網路攝影機或紅外線攝影機之鏡頭。
1‧‧‧水位量測模組
11‧‧‧監視鏡頭
12‧‧‧處理單元
2‧‧‧水位監控模組
21‧‧‧資料庫
22‧‧‧控制單元
3‧‧‧警示單元
S1‧‧‧比例計算步驟
S2‧‧‧灰階處理步驟
S3‧‧‧影像強化步驟
S4‧‧‧影像校正步驟
S5‧‧‧邊界估算步驟
S6‧‧‧邊界投影步驟
S7‧‧‧水位判定步驟
S8‧‧‧結果計算步驟
A‧‧‧樣本影像
B‧‧‧資料點
θ ‧‧‧水平校正角度
△H‧‧‧影像比例尺
H0 ‧‧‧地平線之水平高度座標值
Ht ‧‧‧地平線代表之實際高度
H‧‧‧邊界位置
C‧‧‧一監視鏡頭所處位置之經緯度座標
T‧‧‧一監視鏡頭所處位置之即時水位高度
第1圖:本發明水位監控方法第一較佳實施例之系統架構圖。
第2圖:本發明水位監控方法第一較佳實施例之運作流程圖。
第3圖:本發明水位監控方法第一較佳實施例之影像分析與水位估算流程圖。
第4圖:本發明水位監控方法第一較佳實施例之控制單元所標記之習用電子地圖。
第5圖:本發明水位監控方法第一較佳實施之控制單元所標記之資料點內容。
第6圖:本發明水位監控方法第二較佳實施例之系統架構圖。
第7圖:本發明水位監控方法第二較佳實施例之運作流程圖。
為讓本發明之上述及其他目的、特徵及優點能更明顯易懂,下文特舉本發明之較佳實施例,並配合所附圖式,作詳細說明如下:
本發明全文所述之「像素」(pixels),係指一影像(image)組成的最小單位,用以表示該影像之解析度(resolution),例如:若該影像之解析度為1024×768,則代表該影像共有(1024×768=786432)個像素,係本發明所屬技術領域中具有通常知識者可以理解。
本發明全文所述之「色階」(color level),係指該像素所顯現顏色分量或亮度的濃淡程度,例如:彩色(color)影像之紅色(R)、綠色(G)、藍色(B)分量的色階範圍(range)各為0~255;或者,灰階(gray-level)影像之亮度(luminance)的色階範圍可為0~255,係本發明所屬技術領域中具有通常知識者可以理解。
請參閱第1圖所示,係本發明水位監控方法第一較佳實施例之系統架構圖。以複數個水位量測模組1耦接一水位監控模組2作為執行架構,該複數個水位量測模組1分別被設置於不同的待測區域當中,供量測各該待測區域之積淹水水位高度,再由該水位監控模組2接收該積淹水 水位高度並進行後續處理,以統計各該待測區域之積淹水情況。
該水位量測模組1設置於一待測區域當中,係包含複數個監視鏡頭11,該監視鏡頭11為習知監視攝影機、網路攝影機或夜間紅外線攝影機等,供拍攝取得該待測區域之樣本影像A。在本實施例當中該樣本影像A以一RGB影像為例,且該樣本影像A之色階範圍為0~255,惟本發明不以此為限。該水位量測模組1另包含一處理單元12以有線或無線通訊方式分別耦接該複數個監視鏡頭11,該處理單元12可為習知電腦主機、資料收集器或雲端伺服器等,供接收各該監視鏡頭11所拍攝之樣本影像A,並進一步進行影像分析與水位估算。其中,該監視鏡頭11通常設置於一固定位置運作,因此該處理單元12中能夠預先設定該樣本影像A所代表之實際尺寸。藉此,該處理單元12能夠依據該樣本影像A,計算產生各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度,即代表該待測區域之積淹水情形。
該水位監控模組2包含一資料庫21及一控制單元22。該資料庫21為習用關聯式資料庫(Relational database),例如MySQL或Mariadb等,該資料庫21係分別利用有線或無線通訊方式耦接該複數個水位量測模組1之處理單元22,以接收儲存各該水位量測模組1所量測之積淹水水位高度。此外,該資料庫21存有一地理資訊系統的圖層資料,該地理資訊系統為一習用電子地圖,如谷歌地圖(Google Map)、或中華民國內政部數位地圖等。再者,由於該監視鏡頭11通常設置於道路、騎樓、路燈或電線桿等固定位置,因此該資料庫21中已預先儲存有各該監視鏡頭11所處位置之經緯度座標。該控制單元22為習用運算設備,如個人電腦、檔案伺服器或工作站主機等。該控制單元22係耦接該資料庫21,能夠自該資料庫21中擷取資料,據以進行運算統計積淹水情況,並結合該地理資訊系統將結果呈現於該習用電子地圖上。此外,該控制單元22較佳以有線或無線通訊 方式耦接網際網路。
請參閱第2圖所示,係本發明水位量測方法第一較佳實施例之運作流程圖。首先藉由該水位量測模組1之處理單元12,接收該複數個監視鏡頭11所拍攝取得之樣本影像A;該處理單元12進一步接收並依據該樣本影像A進行影像分析與水位估算,以產生各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度,代表該水位量測模組1所設置之待測區域的積淹水情形。其中,請一併參照第3圖所示,該影像分析包含一比例計算步驟S1、一灰階處理步驟S2、一影像強化步驟S3及一影像校正步驟S4;該水位估算包含一邊界估算步驟S5、一邊界投影步驟S6、一水位判定步驟S7及一結果計算步驟S8。
該樣本影像A由一監視鏡頭11所攝錄,且該處理單元12中能夠預先設定該監視鏡頭11所拍攝之樣本影像A所代表之實際尺寸。據此,該比例計算步驟S1依照該樣本影像A之像素大小與其所代表之實際尺寸計算出一影像比例尺△H,可供換算該監視鏡頭11所拍攝之樣本影像A當中,任意像素值所代表之實際尺寸。例如,假設一監視鏡頭11所拍攝之樣本影像A之兩邊界分別為一條道路之兩側騎樓,已知該條道路兩側騎樓之距離為600公分,若該處理單元12讀入該樣本影像A且測量出該樣本影像之兩邊界之寬度為100像素,則可推算出該樣本影像A中的一個像素代表6公分,該影像比例尺△H即為6(cm/pixel)。當該比例計算步驟S1完成後,開始進行該灰階處理步驟S2。
該灰階處理步驟S2係對該樣本影像A進行灰階處理,以將該樣本影像A由一彩色RGB影像轉換為一灰階影像,主要原理乃依據該樣本影像A各像素之紅色、綠色、藍色分量的色階,將該樣本影像A之色調平均轉換到色階範圍為0~255之灰階影像之色階,該色調轉換方式較佳如下式(1)所示: f(x,y)=0.299×R(x,y)+0.587×G(x,y)+0.114×B(x,y) (1)其中(x,y)為像素座標值,f(x,y)為灰階影像之色階,R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)代表紅、綠、藍三種色域。該樣本影像A經過轉換過後形成一灰階影像,色彩單一較容易處理。然而,亦可取該樣本影像A的飽和度(saturation)作為灰階值,以生成該灰階影像,本發明不以此為限。再者,若該監視鏡頭11所拍攝之樣本影像A原為一黑白影像,並非本實施例中所舉例之彩色RGB影像,則可直接省略該灰階處理步驟S2。
該影像強化步驟S3係對該灰階影像進行影像強化處理,產生一強化影像,主要原理是將該灰階影像的色階分布,平均轉換至0~255,以符合該灰階影像之色階範圍,藉以強化該灰階影像之對比值。例如,若一灰階影像之色階集中分布於25~155之間,係屬於畫面偏暗之情形,經由該影像強化步驟S3可將其色階分佈調整為0~255,以利後續步驟對其細節進行判讀。由於該監視鏡頭11所拍攝之樣本影像A的畫面品質十分容易受到天候、時間等因素的影響,導致影像模糊、生成雜訊、整體色調過亮或過暗,因此經由該影像強化步驟S3進行影像強化處理後,較能精確觀察觀察細部變化。
該影像校正步驟S4係對該強化影像進行水平旋轉校正,以得到一水平影像,由於該監視鏡頭11的視角通常不是水平直視著一待偵測物,故需要校正該待偵測物成水平,以方便偵測淹水深度。該監視鏡頭11通常設置於一固定位置運作,因此該處理單元12中針對任一監視鏡頭11皆已預設一水平校正角度θ ,該水平校正角度θ 係為該監視鏡頭11之視角與一地平線之夾角,利用該水平校正角度θ 可分別對來自每一監視鏡頭11之樣本影像A進行水平旋轉校正,該水平旋轉校正方式如下式(2)所示:x' =x cos(θ )+y sin(θ )y' =-x sin(θ )+y cos(θ ) (2)其中,(x,y)為該強化影像之像素座標值,(x’,y’)為該水平影像之像素座標 值。惟,該水平旋轉校正係可選擇性執行,例如當一監視鏡頭1之視角已呈水平,則其強化影像即為一水平影像,該處理單元12中係預設該水平校正角度θ 等於零,相當於省略該水平旋轉校正。該影像校正步驟S4另自該水平影像中圈選出一判斷區塊R,該判斷區塊R之大小為M×N像素,亦即該判斷區塊R之水平方向寬度共有M個像素,垂直方向長度共有N個像素,且該判斷區塊R之大小較佳占該樣本影像A之百分之五以上。此外,該判斷區塊影像R中應包含一地平線,其中,該地平線所處之實際海拔高度為Ht(cm),而該地平線於該判斷區塊R當中之水平高度座標值為H0 ,亦即該地平線位於該判斷區塊R垂直方向上之第H0 像素,且0≦H0 <N。
該邊界估算步驟S5對該判斷區塊R執行一梯度運算子邊緣搜尋法,主要原理係計算該判斷區塊R中各像素之影像梯度(gradient)值G,並依據該影像梯度值G計算各該像素之影像邊界值E。若一像素之該影像邊界值E為1代表該像素為邊界,該影像邊界值E為0則代表該像素並非邊界。該影像梯度值G與影像邊界值E之計算方法如下式(3)、(4)與(5)所示:
其中,f(x,y)如上式(1)所示,係為該判斷區塊R中,像素座標值為(x,y)處之灰階值,且0≦x<M且0≦y<N;Gx代表該判斷區塊R之水平方向之梯度 值,Gy代表該判斷區塊R之垂直方向之梯度值,ε 為一閾值。當一像素(x,y)之影像梯度值G超過該閾值ε 時,則設定該像素(x,y)之影像邊界值E(x,y)為1;反之則設定該像素(x,y)之影像邊界值E(x,y)為0。該閾值較佳使用Canny邊緣檢測算子(Canny edge detector)求得。
該邊界投影步驟S6係將該判斷區塊R中,一水平高度之影像邊界值E投影累加,以產生一邊界投影值I,並依據該邊界投影值I判定該水平高度是否為一邊界位置。該投影累加方式以及邊界位置判定方法如下式(6)與(7)所示:
其中,由於(x,y)為該判斷區塊R之像素座標值,因此y為該判斷區塊R之一水平高度座標,為該水平高度座標y之所有影像邊界值E的和,即為該判斷區塊R於該水平高度座標y之邊界投影值I(y)。當該邊界投影值I(y)超過一標準值時,該水平高度座標y即被設定為一邊界位置H,在本實施例當中,該標準值較佳為該判斷區塊R之寬度的二分之一(M/2)。
若該邊界投影步驟S6中,僅產生一邊界位置H,則該水位判定步驟S7直接設定該邊界位置H為該判斷區塊R之水面位置。然而,該判斷區塊R中除了水面外,尚可能有其它標的物被判定為邊界位置H,例如經過之路人、車輛或其它遮蔽物體等,導致該邊界投影步驟S6所產生之邊界位置H的數量超過一個。因此為求更精準地估算水位,該水位判定步驟S7可針對複數個邊界位置H進行分析比較,主要原理係比較該處理單元12於不同時間所接收之樣本影像A。該不同時間所接收之樣本影像A所產生之判斷區塊R經由該邊界投影步驟S6,係分別產生複數個邊界位置 H,由於淹水時水位通常會隨時間上升或消退,因此水面在各該判斷區塊R中應屬一變動之邊界位置H,藉由比較該複數個邊界位置H,可排除維持於固定高度之邊界位置H,僅保存隨時間變動之邊界位置H,並設定為一水面位置。
該結果計算步驟S8係透過該處理單元12將該水面位置,與該判斷區塊R當中之地平線之水平高度座標值H0 進行比較運算,並依據該地平線所處之實際海拔高度為Ht(cm)與該影像比例尺△H(cm/pixel),計算出該水面位置所代表之實際高度。例如,當前述步驟判定出一邊界位置H為一水面位置時,該水面位置所代表之實際高度即為Ht +(H-H0 )×△H(cm),係為該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度。
該複數個水位量測模組1之處理單元2,分別將所產生之水位估算結果,亦即各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度資料,傳輸至該水位監控模組2之資料庫中21中儲存。其中,由於各該水位量測模組1被設置於不同區域當中,因此該資料庫2能夠收集各該區域的積淹水情形。
該水位監控模組2之控制單元22由該資料庫2擷取該複數個水位量測模組1產生之水位估算結果,並且自該資料庫2中擷取該地理資訊系統的圖層資料,將該複數個水位量測模組1之各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度繪製於該習用電子地圖上。該控制單元22遂將所標記之習用電子地圖以有線或無線傳輸方式分享至網際網路中,供民眾自行查閱。
更詳言之,由於該資料庫21中已預先儲存有各該監視鏡頭11所處位置之經緯度座標。該控制單元22依據各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度資料,配合各該監視鏡頭11之經緯度座標以及該地理資訊系統的圖層資料,即可將各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度標 記於該習用電子地圖上。在本實施例當中,該習用電子地圖使用一球形圖,係將每一該監視鏡頭11所處位置之水位高度資料作為一資料點B,參照各該監視鏡頭11所處位置之經緯度座標嵌入定位於該球型圖中。
完成上述步驟後,係重新以監視鏡頭11拍攝取得樣本影像,再回到藉由該水位量測模組1之處理單元12,接收該樣本影像的步驟,藉以持續於該習用電子地圖上,更新各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度資料。在本實施例當中,該監視鏡頭11較佳以每小時一次的頻率拍攝並傳送樣本影像,因此該習用電子地圖上,各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度亦以每小時一次的頻率同步更新。
再者,依照各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度資料,可推算出諸如水位高度歷程折線圖、水位變化幅度及水位與雨量參照圖等資料圖形,亦可一併顯示於該習用電子地圖中。此外,透過將水位高度不同的資料標記為不同顏色,能夠讓使用者更容易看出各該待測區域的淹水情況差異。在本實施例當中,根據當前水位高度不同,係將各該監視鏡頭11所處位置之水位高度所形成之資料點B,以不同顏色的燈號呈現,舉例而言,水位高度在0至9公分的資料點B以藍色燈號表示、水位高度在10至29公分的資料點B以閃爍的綠色燈號表示、水位高度在30至39公分的資料點B以閃爍的黃色燈號表示、水位高度超過40至的資料點B則以閃爍的紅色燈號表示,惟本發明不以此為限。
請參照第4圖所示,係該控制單元該控制單元22所標記之習用電子地圖,一資料點B所在位置即為一監視鏡頭11所處位置,該資料點B所顯示之內容如第5圖所示,包含該監視鏡頭11所處位置之水位歷程圖。其中,C為該監視鏡頭11所處位置之經緯度座標,亦可以地址或地標名稱表示,以利使用者了解該監視鏡頭11所處位置;T為該監視鏡頭11所處位置之即時水位高度,由於此時水位高度已高達50公分,因此第4圖 所示之資料點B係以閃爍的紅色燈號表示。
請參閱第6圖所示,其係本發明水位監控方法第二較佳實施例之系統架構圖。與第一實施例相異之處在於,另包含至少一警示單元3,係耦接於該水位監控模組2之控制單元22,與該水位量測模組1及該水位監控模組2共同作為執行架構。該警示單元3單元能夠對同一待測區域內的民眾發出警示訊息,以提醒其注意淹水的情形。該警示單元1可為一習用通訊主機,能夠以GSM 03.41協議下的小區廣播(Cell Broadcast)方式,對一待測區域內的所有手機持有人發送廣播簡訊作為警示訊息;該警示單元1亦可為一擴音喇叭,於各該待測區域內均設置該警示單元1,以對該待測區域發送擴音警報作為警示訊息。
請參閱第7圖所示,係本發明水位量測方法第二較佳實施例之運作流程圖。與第一實施例相異之處在於,該水位監控模組2之控制單元22依據該複數個水位量測模組1產生之水位估算結果,將各該監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度繪製於該習用電子地圖上後,係比對各該水位量測模組1之監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度,是否超過一預設之警戒高度。一旦一水位量測模組1中,有一監視鏡頭11所處位置之積淹水水位高度超過該警戒高度,該控制單元22即利用該警示單元3,對該水位量測模組1所設置之待測區域發送警示訊息,以提醒民眾淹水情況的嚴重性。上述步驟於每次該水位量測模組1之處理單元12,接收該樣本影像來更新該習用電子地圖上的淹水水位高度資料時,均重覆運作以持續監控各該水位量測模組1所設置之待測區域中,是否有積淹水水位達到該警戒水位的情形發生。
綜上所述,本發明水位監控方法藉由上述實施例之步驟,僅需將複數個水位量測模組分別設置於複數個待測區域,並就習知監視攝影機所拍攝之樣本影像進行影像分析與水位估算,再將所得之水位估算結果 以一水位監控模組進行統整,即可統計包含該複數個待測區域之整個地區的積淹水情況。據此,利用各該待測區域現有的監視鏡頭或額外增設部分監視鏡頭,即可達成大範圍的淹水水位監控,相較習知水位監控方法需要廣泛設置價格較高的習用接觸式水位量測裝置才能達成相同效果,本發明確實具有降低系統設置成本之功效。
再者,本發明水位監控方法結合地理資訊系統,能夠將各該待測區域的當前水位及水位歷史高度等積淹水情況呈現於習用電子地圖上,供民眾上網自行查閱,相較習知水位監控方法仰賴有關單位統合並發布,具有大幅提升資訊取得便利性之功效。
此外,本發明水位監控方法第二較佳實施例可主動監控各該待測區域之積淹水水位,一旦偵測到一區域之淹水水位超過預設之警戒高度時,即主動對該待測區域之民眾發出警示訊息,相較習知水位監控方法純粹以人力執行淹水預報或警告,具有提升水災警報安全性之功效。
雖然本發明已利用上述較佳實施例揭示,然其並非用以限定本發明,任何熟習此技藝者在不脫離本發明之精神和範圍之內,相對上述實施例進行各種更動與修改仍屬本發明所保護之技術範疇,因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (10)

  1. 一種水位監控方法,包括:以分別設置於複數個區域之複數個監視鏡頭拍攝取得樣本影像,由至少一處理單元接收該樣本影像,且透過一資料庫預先儲存各該監視鏡頭所處位置之經緯度座標,該資料庫另存有一電子地圖的圖層資料;上述處理單元依據所接收之上述樣本影像執行影像分析與水位估算,以估算各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度,並儲存於上述資料庫當中;及以一控制單元自上述資料庫中擷取各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度資料、各上述監視鏡頭所處位置之經緯度座標以及上述電子地圖的圖層資料,以將各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度標記於該電子地圖上;其中,將各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度標記於上述電子地圖的方式,係以上述控制單元將每一上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度作為一資料點,參照各該監視鏡頭所處位置之經緯度座標,將各該資料點嵌入定位於上述電子地圖的圖層當中;且上述處理單元對上述樣本影像所執行之影像分析包含一比例計算步驟,依據上述樣本影像之像素大小與其所代表之實際尺寸計算出一像素所代表之實際尺寸,並且自上述樣本影像中圈選一判斷區塊;且上述處理單元對上述樣本影像所執行之水位估算,包含:一邊界估算步驟,對上述判斷區塊執行一梯度運算子邊緣搜尋法,以計算上述判斷區塊中各像素之影像梯度值,並依據該影像梯度值計算各該像素之影像邊界值; 一邊界投影步驟,將上述判斷區塊中每一水平高度之影像邊界值累加,以產生一邊界投影值,供判定該水平高度是否為一邊界位置,該邊界投影步驟據以產生至少一邊界位置;一水位判定步驟,取上述至少一邊界位置中,隨時間變動之邊界位置,作為一水面位置;及一結果計算步驟,依據上述樣本影像之像素所代表之實際尺寸,計算出上述水面位置所代表之水位高度,作為上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度。
  2. 依申請專利範圍第1項之水位監控方法,其中,上述控制單元另預設一警戒高度,並比對各上述監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度是否超過該警戒高度,一旦一監視鏡頭所處位置之積淹水水位高度超過該警戒高度,即透過一警示單元對該監視鏡頭所屬區域之民眾發出一警示訊息。
  3. 根據申請專利範圍第1項之水位監控方法,其中,該控制單元將水位高度區分為複數個區間,並將水位高度屬於不同區間的上述資料點標記為不同顏色。
  4. 根據申請專利範圍第1項之水位監控方法,其中,上述處理單元對上述樣本影像所執行之影像分析,另包含:一灰階處理步驟,對上述樣本影像進行灰階處理,以將上述樣本影像之色調轉換至一灰階色階範圍中;一影像強化步驟,調整上述樣本影像,使其色階平均分布於上述灰階色階範圍中;及一影像校正步驟,若上述監視鏡頭之視角與地平線之夾角不等於零,則依據該夾角對上述樣本影像進行水平旋轉校正。
  5. 根據申請專利範圍第1項之水位監控方法,其中,上述梯度運算子 邊緣搜尋法之執行方式如下式所示: 其中,G代表上述影像梯度值,E代表上述影像邊界值,f(x,y)係為上述判斷區塊之像素座標值為(x,y)處之灰階值,Gx代表上述判斷區塊水平方向之梯度值,Gy代表上述判斷區塊垂直方向之梯度值,ε 為一閾值。
  6. 根據申請專利範圍第5項之水位監控方法,其中,產生上述邊界投影值與上述邊界位置的方式如下式所示: 其中,(x,y)代表上述判斷區塊之像素座標值,I(y)代表上述判斷區塊中一水平高度之邊界投影值。當上述邊界投影值超過一標準值時,該水平高度座標即被設定為一邊界位置H。
  7. 根據申請專利範圍第6項之水位監控方法,其中,上述閾值使用Canny邊緣檢測算子求得,上述標準值為上述判斷區塊之水平方向寬度的二分之一。
  8. 根據申請專利範圍第2項之水位監控方法,其中,上述警示單元為一通訊主機,能夠以GSM 03.41協議下的小區廣播方式,對一上述區域內的所有手機持有人發送廣播簡訊作為上述警示訊息。
  9. 根據申請專利範圍第1或2項之水位監控方法,其中,上述控制單元係以以有線或無線通訊方式耦接網際網路,供將所標記之上述電子地圖分享至網際網路。
  10. 根據申請專利範圍第1或2項之水位監控方法,其中,上述監視鏡頭為監視攝影機、網路攝影機或紅外線攝影機之鏡頭。
TW102103323A 2013-01-29 2013-01-29 水位監控方法 TWI481824B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW102103323A TWI481824B (zh) 2013-01-29 2013-01-29 水位監控方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW102103323A TWI481824B (zh) 2013-01-29 2013-01-29 水位監控方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201430318A TW201430318A (zh) 2014-08-01
TWI481824B true TWI481824B (zh) 2015-04-21

Family

ID=51796837

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW102103323A TWI481824B (zh) 2013-01-29 2013-01-29 水位監控方法

Country Status (1)

Country Link
TW (1) TWI481824B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109186710A (zh) * 2018-08-30 2019-01-11 深圳市云际通科技有限公司 一种智能水位监测系统及易积水区域的监测方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI594212B (zh) * 2015-11-06 2017-08-01 Remote monitoring of water conservancy facilities
TWI573099B (zh) * 2016-09-09 2017-03-01 義守大學 區域性水位監測方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001190421A (ja) * 2000-01-07 2001-07-17 Rinnai Corp グリル
TW200913673A (en) * 2007-09-07 2009-03-16 Lite On Technology Corp Device and method for obtain a clear image
TW201003045A (en) * 2008-07-03 2010-01-16 Univ Nat Central Measurement method for the height of a liquid surface
TW201030324A (en) * 2009-02-09 2010-08-16 Nat Applied Res Laboratories An identification method for liquid level
CN101901342A (zh) * 2009-05-27 2010-12-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 影像目标区域的提取方法和装置
TWM406736U (en) * 2011-01-05 2011-07-01 Hon Hamn Entpr Co Ltd Warning device and warning component for water level and water temperature
TW201124711A (en) * 2010-01-15 2011-07-16 Univ Nat Central Monitoring system and method for water quality and quantity
TWM426099U (en) * 2011-07-21 2012-04-01 Univ Ching Yun Disaster pre-alarm system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001190421A (ja) * 2000-01-07 2001-07-17 Rinnai Corp グリル
TW200913673A (en) * 2007-09-07 2009-03-16 Lite On Technology Corp Device and method for obtain a clear image
TW201003045A (en) * 2008-07-03 2010-01-16 Univ Nat Central Measurement method for the height of a liquid surface
TW201030324A (en) * 2009-02-09 2010-08-16 Nat Applied Res Laboratories An identification method for liquid level
CN101901342A (zh) * 2009-05-27 2010-12-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 影像目标区域的提取方法和装置
TW201124711A (en) * 2010-01-15 2011-07-16 Univ Nat Central Monitoring system and method for water quality and quantity
TWM406736U (en) * 2011-01-05 2011-07-01 Hon Hamn Entpr Co Ltd Warning device and warning component for water level and water temperature
TWM426099U (en) * 2011-07-21 2012-04-01 Univ Ching Yun Disaster pre-alarm system

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109186710A (zh) * 2018-08-30 2019-01-11 深圳市云际通科技有限公司 一种智能水位监测系统及易积水区域的监测方法

Also Published As

Publication number Publication date
TW201430318A (zh) 2014-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102175613B (zh) 基于图像亮度特征的ptz视频能见度检测方法
US10872247B2 (en) Image feature emphasis device, road surface feature analysis device, image feature emphasis method, and road surface feature analysis method
CN105261018B (zh) 基于光学模型和暗原色先验理论的能见度检测方法
TWI481824B (zh) 水位監控方法
CN103954542A (zh) 基于无参考图像清晰度评价的pm2.5浓度检测仪
CN104020088A (zh) 一种基于图像处理获取空气中颗粒物浓度的方法
CN112598733B (zh) 一种基于多模态数据融合补偿自适应优化的船舶检测方法
TWI650529B (zh) 山區洪水偵測方法
KR101874968B1 (ko) 이미지 정보 기반의 시정거리 측정 시스템 및 이를 이용한 시정거리 측정 방법
KR20180117025A (ko) 지능형 cctv 기반 자동 수위감지 방법
US20170193305A1 (en) Flash flooding detection system
Mole et al. Capitalizing on the surfcam phenomenon: a pilot study in regional-scale shoreline and inshore wave monitoring utilizing existing camera infrastructure
TWI465699B (zh) 水位量測方法
Kong et al. Detecting type and size of road crack with the smartphone
CN107169969B (zh) 一种基于fpga的公路危岩崩塌堆积物大小测量及报警系统
TWI487884B (zh) 多區塊水位量測方法
EP3665512B1 (en) Real-time computation of an atmospheric precipitation rate from a digital image of an environment where an atmospheric precipitation is taking place
TWI573099B (zh) 區域性水位監測方法
KR20200075692A (ko) 좌표계를 이용한 안개 탐지 장치 및 그 방법
US11398054B2 (en) Apparatus and method for detecting fog on road
Ortigossa et al. Using digital image processing to estimate the depth of urban streams
CN113223087B (zh) 一种基于视频监控的目标物体地理坐标定位方法和装置
Retamar et al. Design and development of a remote station for real-time monitoring of urban flooding
Purohit et al. VISIBILITY MONITORING USING MOBILE APPLICATION
CN110969802B (zh) 基于移动信号塔点的定位监控方法及智能监管平台

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees