基于视频分析技术的大坝流量预警系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于视频分析技术的大坝流量预警系统及方法，该系统包括：视频监控设备，基于视频图像实时识别大坝的水位值以及闸门的开合状态；流量分析模块，基于水位值计算泄洪流量，并计算出从大坝流出到目标水库的时间以及作出预警。本发明专利技术利用视频监控设备对上下游大坝的水位信息以及坝体闸门的开合进行实时监控数，并利用流量分析模块进行计算，得出准确的流量分析，为监管人员研判做出有效的数据支撑，可以大大降低由于水库泄洪所带来的经济影响以及人员伤亡事故。经济影响以及人员伤亡事故。经济影响以及人员伤亡事故。

【技术实现步骤摘要】
基于视频分析技术的大坝流量预警系统及方法


[0001]本专利技术涉及大坝流量预警领域，特别是涉及一种基于视频分析技术的大坝流量预警系统及方法。

技术介绍

[0002]汛期阶段上下游区域的水库在泄洪时对下游的安全造成极大隐患，尤其在界河流域由于沟通协调造成信息有延迟，会对下游造成重大影响。例如位于鸭绿江流域的水丰水库是东北亚最大的水库，总库容达到149亿立方米，而下游太平湾水库库容仅有1.8亿，一旦泄洪，只要一个小时，水丰水库的水就会全部注入到太平湾水库，太平湾水库随时都有漫坝和垮坝的风险。由于水丰水库归朝鲜管理，像泄洪时间、闸门开关状态、下泄流量、坝体情况这样重要的数据，往往很难及时得到。所以每当汛期需要进行24小时监管，对监管要求严格，监管人员压力大。传统的水坝泄洪流量监测都是人员去现场抄表并将结果通过人工计算并结合经验判断，其存在耗时费力、预警时间长等缺点。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中的耗时费力、预警时间长缺陷，从而提供一种基于视频分析技术的大坝流量预警系统及方法。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频分析技术的大坝流量预警系统，其特征在于，包括：视频监控设备，基于视频图像实时识别大坝的水位值以及闸门的开合状态；流量分析模块，基于水位值计算泄洪流量，并计算出从大坝流出到目标水库的时间以及作出预警。2.根据权利要求1所述的大坝流量预警系统，其特征在于，所述视频监控设备包括：采集模块，用于采集大坝水位杆的视频，并对视频每一帧图像进行二值化处理，获取二值化图像数据；图像分析模块，用于将二值化图像数据传入训练过的深度神经网络模型，基于深度神经网络模型得到水位杆刻度的检测框，根据检测框截取水位杆刻度的近水端的局部图像；水位计算模块，用于将局部图像对应的刻度用OTSU算法进行二值化，并根据刻度的上侧和下侧对应的刻度读数以及刻度的上侧和下侧到水位线的距离，计算得到大坝的水位值。3.根据权利要求2所述的大坝流量预警系统，其特征在于，深度神经网络模型包括：分类器单元，基于LBP特征级联分类器，对二值化图像数据中的水位杆刻度进行检测；训练单元，将检测到的水位杆刻度作为正样本，误检作为负样本，反复对模型进行迭代训练，用检测效果最好的分类器模型对水位杆刻度进行检测，从而确定水位杆刻度在图像中的具体位置；分割识别单元，根据水位杆刻度在图像中的具体位置，将图像放大并分割，得到水位杆刻度的检测框。4.根据权利要求3所述的大坝流量预警系统，其特征在于，LBP特征级联分类器包括：检测模块，用于检测水位杆的刻度区域，计算待识别区域ROI；处理模块，用于将待识别区域ROI的RGB格式彩色图转换为HSV模型并对Y分量进行直方图均衡化处理，并将该区域均衡化后的HSV彩色图转换为YUV彩色模型并计算V分量的直方图；计算模块，选用水位杆对应各刻度的标准模板图像，对其YUV格式彩色图中的V分量计算直方图并归一化，并计算ROI区域V分量彩色图两直方图的相似性，若相似度大于90％则判定其为水位杆刻度。5.根据权利要求2所述的大坝流量预警系统，其特征在于，所述视频监控设备还包括：闸门检测模块，对视频每一帧图像进行分析，识别出所述视频每一帧图像中的闸门的基准线以及所述基准线对应的标尺刻度，并利用所述标尺刻度与所述初始刻度的差值确定所述闸门的开合状态。6.根据权利要求5所述的大坝流量预警系统，其特征在于，闸门检测模块包括：检测单元，用于对所述视频每一帧图像进行闸门识别，获取闸门特征点，同事将视频每一帧图像转换至Lab颜色空间，获取颜色空间图像；聚类单元，使用K
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means算法对所述颜色空间图像进行颜色聚类，并对将聚类完的图像使用Canny算法进行边缘检...

【专利技术属性】
技术研发人员：金明成，苏有权，关长民，焦洋，楚长宝，依明烽，王一平，
申请(专利权)人：国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂，
类型：发明
国别省市：