水深检测方法及系统技术方案

本申请提供一种水深检测方法及系统，用于解决现有技术中矿洞水深检测预警性能差的技术问题。其中，一种水深检测方法，包括以下步骤：对目标区域水面提供扰动力并进行照明；获取所述目标区域的水面视频；逐帧对所述水面视频的图像进行预处理，自适应构建二值图；使用卷积神经网络算法识别水波波峰、水波波谷；根据水波波峰、水波波谷，建立静态水波状态；根据若干静态水波状态，生成动态水波状态；根据所述动态水波状态，至少确定水波信息；根据水波信息，计算水深。本发明专利技术所述水深检测方法通过对目标区域水面提供扰动力并进行照明，识别目标区域水面水波。根据目标区域水面水波信息，可以计算出当前水深，从而实现实时监控，预警性能高。性能高。性能高。

【技术实现步骤摘要】
水深检测方法及系统


[0001]本申请涉及水深检测
，尤其涉及一种水深检测方法及系统。

技术介绍

[0002]矿洞作业复杂，在实际的矿洞作业中具有多种需要水深检测的场景。在矿洞进行爆破作业时，矿洞内容易出现沟壑。在后续矿洞作业的开凿过程中，如果出现水流，水流流入至沟壑，将不能直观看出沟壑水流深浅。即使对积水区域进行抽水，也需要时间。而工作人员在经过未知深浅的沟壑时，极易产生安全事故。
[0003]在实现现有技术的过程中，专利技术人发现：现有技术中的矿洞水深检测通常由安检人员巡查，在浪费人力资源的同时，也不能及时发出警告，预警性能较差。
[0004]因此，需要提供一种水深检测方案，用于解决现有技术中矿洞水深检测预警性能差的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种水深检测方案，用于解决现有技术中矿洞水深检测预警性能差的技术问题。
[0006]具体的，一种水深检测方法，包括以下步骤：对目标区域水面提供扰动力并进行照明；获取所述目标区域的水面视频；逐帧对所述水面视频的图像进行去噪，生成预处理文件；输入所述预处理文件至颜色空间模型，识别所述预处理文件的颜色空间数据；根据所述预处理文件的颜色空间数据，自适应构建二值图；使用卷积神经网络算法识别二值图中水面的水波光学特征；根据所述二值图中水面的水波光学特征，识别水波波峰、水波波谷；根据所述水波波峰、水波波谷，建立静态水波状态；根据若干静态水波状态，生成动态水波状态；根据所述动态水波状态，至少确定水波波长、水波波速、水波波数；根据所述水波波长、水波波速、水波波数，计算水深；其中，所述水面的水波光学特征包括水波反射照明纹理或水波折射照明纹理。
[0007]进一步的，所述水深检测方法还包括：间隔预设时长对目标区域水面提供扰动力并进行照明；计算预设间隔时长的水深；计算水深变化速率；当所述水深变化速率超过预设阈值，发出报警信号。
[0008]进一步的，所述水深检测方法还包括：
当所述水深变化速率超过预设阈值且维持预设涨幅时长，发出报警信号。
[0009]进一步的，所述水深检测方法还包括：在目标区域水面放置浮漂；使用卷积神经网络算法识别二值图中的浮漂位置；根据所述二值图中的浮漂位置，识别水波波峰、水波波谷。
[0010]进一步的，所述浮漂外表面发光或反光，便于根据亮度识别浮漂位置。
[0011]本申请实施例还提供一种水深检测系统。
[0012]具体的，一种水深检测系统，包括：扰动装置，用于对目标区域水面提供扰动力；照明装置，用于对目标区域水面进行照明；摄像装置，用于拍摄目标区域的水面视频；获取模块，用于获取所述目标区域的水面视频；预处理模块，用于逐帧对所述水面视频的图像进行去噪，生成预处理文件；数据转换模块，用于输入所述预处理文件至颜色空间模型，识别所述预处理文件的颜色空间数据；输出模块，用于根据所述预处理文件的颜色空间数据，自适应构建二值图；识别模块，用于使用卷积神经网络算法识别二值图中水面的水波光学特征；还用于根据所述二值图中水面的水波光学特征，识别水波波峰、水波波谷；建模模块，用于根据所述水波波峰、水波波谷，建立静态水波状态；还用于根据若干静态水波状态，生成动态水波状态；计算模块，用于根据所述动态水波状态，至少确定水波波长、水波波速、水波波数；还用于根据所述水波波长、水波波速、水波波数，计算水深；其中，所述水面的水波光学特征包括水波反射照明纹理或水波折射照明纹理。
[0013]进一步的，所述扰动装置还用于，间隔预设时长对目标区域水面提供扰动力；所述照明装置还用于，间隔预设时长对目标区域水面进行照明；所述计算模块还用于，计算预设间隔时长的水深；还用于计算水深变化速率；所述水深检测系统还包括警报模块，用于当所述水深变化速率超过预设阈值，发出报警信号。
[0014]进一步的，所述警报模块还用于，当所述水深变化速率超过预设阈值且维持预设涨幅时长，发出报警信号。
[0015]进一步的，所述水深检测系统还包括：放置于目标区域水面的浮漂；所述识别模块还用于，使用卷积神经网络算法识别二值图中的浮漂位置；还用于所述根据所述二值图中的浮漂位置，识别水波波峰、水波波谷。
[0016]进一步的，所述浮漂外表面发光或反光，便于根据亮度识别浮漂位置。
[0017]本申请实施例提供的技术方案，至少具有如下有益效果：通过对目标区域水面提供扰动力并进行照明，识别目标区域水面水波。根据目标区域水面水波信息，可以计算出当前水深，从而实现实时监控，预警性能高。
附图说明
[0018]此处所说明的附图仅用于提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例提供的一种水深检测方法的流程框图。
[0019]图2为本申请实施例提供的一种水深检测系统的结构示意图。
[0020]100
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水深检测系统11
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扰动装置12
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照明装置13
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摄像装置14
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获取模块15
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预处理模块16
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数据转换模块17
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输出模块18
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识别模块19
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建模模块20
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计算模块21
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警报模块22
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浮漂。
具体实施方式
[0021]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0022]请参照图1，本申请公开一种水深检测方法，包括以下步骤：S110：对目标区域水面提供扰动力并进行照明。
[0023]可以理解的是，所述目标区域指的是水深观测区域，例如矿洞内部的积水区域。矿洞作业复杂，在实际的矿洞作业中具有多种需要水深检测的场景。根据矿洞作业的具体实践，下面本申请提供一种需要对水深进行检测的场景：在矿洞进行爆破作业时，矿洞内容易出现沟壑。在后续矿洞作业的开凿过程中，如果出现水流，水流流入至沟壑，将不能直观看出沟壑水流深浅。即使对积水区域进行抽水，也需要时间。而工作人员在经过未知深浅的沟壑时，极易产生安全事故，因此需要对目标区域的水深进行检测，以便发出安全预警。
[0024]目标区域的水面在没有扰动源的情况下，处于静止状态，此时水面水平。而当目标区域的水面受到某种扰动而处于非静止状态时，水的重力作为恢复力将使流体质本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水深检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对目标区域水面提供扰动力并进行照明；获取所述目标区域的水面视频；逐帧对所述水面视频的图像进行去噪，生成预处理文件；输入所述预处理文件至颜色空间模型，识别所述预处理文件的颜色空间数据；根据所述预处理文件的颜色空间数据，自适应构建二值图；使用卷积神经网络算法识别二值图中水面的水波光学特征；根据所述二值图中水面的水波光学特征，识别水波波峰、水波波谷；根据所述水波波峰、水波波谷，建立静态水波状态；根据若干静态水波状态，生成动态水波状态；根据所述动态水波状态，至少确定水波波长、水波波速、水波波数；根据所述水波波长、水波波速、水波波数，计算水深；其中，所述水面的水波光学特征包括水波反射照明纹理或水波折射照明纹理。2.如权利要求1所述的水深检测方法，其特征在于，所述水深检测方法还包括：间隔预设时长对目标区域水面提供扰动力并进行照明；计算预设间隔时长的水深；计算水深变化速率；当所述水深变化速率超过预设阈值，发出报警信号。3.如权利要求2所述的水深检测方法，其特征在于，所述水深检测方法还包括：当所述水深变化速率超过预设阈值且维持预设涨幅时长，发出报警信号。4.如权利要求1所述的水深检测方法，其特征在于，所述水深检测方法还包括：在目标区域水面放置浮漂；使用卷积神经网络算法识别二值图中的浮漂位置；根据所述二值图中的浮漂位置，识别水波波峰、水波波谷。5.如权利要求4所述的水深检测方法，其特征在于，所述浮漂外表面发光或反光，便于根据亮度识别浮漂位置。6.一种水深检测系统，其特征在于，包括：扰动装置，用于对目标区域水面提供扰动力；照明装置，用于对目标区域水面进行照明；摄像装置，用于拍摄目标区域的水面视频；获取模块，用于获取所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨锦荣，胡琼月，胡大成，
申请(专利权)人：强企创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：