【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超宽河道表面流速计算，具体涉及一种超宽河道表面流速获取方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、现有的测量技术通常通过缆道或水文测船流速仪测验是在河道断面内布置若干条测速垂线,依次完成各测速垂线的流速测验，但是这种方法只能获取各测速垂线位置处的表面流速，无法获取其他位置的表面流速，因此这种方法无法覆盖整个河道断面，也就无法准确获取河道断面的流速变化，且超宽河道的问题在于，近岸处和中心处的流速差别很大，测速垂线测速容易出现异常，且高洪测验期间，受暴雨、突发风沙影响，测速垂线获取的数据可能出现奇异值，通常情况下当测速垂线出现奇异值时流量计算成果明显偏大，因此，输出的流速结果不准确。
2、且若采用无人机、便携式等方法，其中无人机需要多台悬停至同一高度，分设于多个河道断面多个部分进行拍摄，每多采用一台无人机，拍摄的视频均要多次进行特征识别和边界融合，计算量大；其次，传统的adcp测流工具和无人机均需同时多人操作，存在较大人工操作误差，导致结果不精确。
技术实现思路
1、根据现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种超宽河道表面流速获取方法、装置、设备及存储介质，通过在目标河道两岸布设多组相对设置的相机，拍摄视频处理后获取目标河道的全景视频，覆盖目标河道的整个断面，进而通过全景视频获取目标河道的表面流速，解决超宽河道表面流速难以获取的问题，人为干预少，环境影响因素少，测速结果准确。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
3
4、在目标河道两岸布设预设至少1对相机，每对相机在河道两岸相对设置，确保每相邻的两个相机拍摄的视频边缘段具有重叠；
5、对目标时段内每个相机拍摄的视频进行抽帧处理，获取图片并进行像素坐标到世界坐标的转换；
6、将每对相机的获取的图片作为一组，基于时序对应关系进行拼接，构成指定河段的全景图像；
7、沿目标河道延伸方向将至少1对相机获取的图片基于时序对应关系进行拼接，以构成目标河道的全景图像，将连续的全景图像处理为目标河道的全景视频；
8、根据全景视频获取目标河道的表面流速。
9、进一步地，获取每一相机的内参数和外参数、拍摄俯仰角、高程，将每一相机的像素坐标系中的坐标转换为世界坐标系中的坐标。
10、进一步地，在拍摄的图片中选取测点，该测点的坐标为(u，v)，该测点在图像坐标系中的坐标为(x，y)，通过该测点将像素坐标系转化为图像坐标系，转换关系如下：
11、
12、
13、采用齐次坐标再用矩阵的形式将上式表达为：
14、
15、其中(u0，v0)是图像坐标系原点在像素坐标系中的坐标，dx和dy分别是每个像素在图像平面x和y方向上的物理尺寸；
16、再将图像坐标系中测点坐标(x，y)转化为相机坐标系(xc，yc，zc)，转换关系如下
17、
18、其中f为焦距，用齐次坐标系和矩阵的形式将上式表达为：
19、
20、利用相机坐标系与世界坐标系的关系，如下：
21、
22、其中，是相机的外参数，r表示旋转矩阵，t表示坐标轴平移参数，0t＝[0,0,0]，(xw，yw，zw)为待测点在世界坐标系中的坐标点；
23、根据式(3)、(5)、(6)，获取像素坐标系与世界坐标系的转换关系，如下：
24、
25、通过上面像素坐标系与世界坐标系的关系，获取所有相机拍摄的图片中的像素点在世界坐标系中的坐标。
26、进一步地，指定河段的全景图像的获取方法为：
27、提取和识别同一时序对应的两张图片的特征点；
28、将两张图片中选取的特征点进行特征匹配，获取同名点；
29、利用同名点的世界坐标，基于世界坐标系将两个图片进行拼接；
30、进行图像融合提高图片清晰度，去除拼接过程中的接缝；
31、输出完整的指定河段的全景图像。
32、进一步地，使用sift算法、surf算法或orb算法识别和提取两张图片的特征点；使用flann算法进行特征匹配；
33、采用ransac算法来估计两个图片之间的变换矩阵，利用变换矩阵将两个图片拼接。
34、进一步地，通过光流法、时空图像测速法、粒子图像测速法、大尺度粒子图像测速法、颗粒追踪测速法或尺度不变特征变换测速法对全景视频进行处理，获取目标河道的表面流速。
35、进一步地，若目标河段存在桥梁，则在桥梁上沿桥梁径向间隔设置多个相机，此时相机高程信息均统一；
36、依次将桥梁上相邻相机拍摄的视频资料中时序对应的单帧画面做拼接，最后将整个桥梁同时序画面进行完整拼接。
37、一种超宽河道表面流速获取装置，包括：
38、相机布置模块，用于在目标河道两岸布设预设至少1对相机，每对相机在河道两岸相对设置，确保每相邻的两个相机拍摄的视频边缘段具有重叠；
39、坐标转换模块，用于对目标时段内每个相机拍摄的视频进行抽帧处理，获取图片并进行像素坐标到世界坐标的转换；
40、全景图像获取模块，用于将每对相机的获取的图片作为一组，基于时序对应关系进行拼接，构成指定河段的全景图像；
41、全景视频获取模块，用于沿目标河道延伸方向将至少1对相机获取的图片基于时序对应关系进行拼接，以构成目标河道的全景图像，将连续的全景图像处理为目标河道的全景视频；
42、表面流速获取模块，用于根据全景视频获取目标河道的表面流速。
43、一种超宽河道表面流速获取设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行上述任一项所述超宽河道表面流速获取方法的步骤。
44、一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一项所述超宽河道表面流速获取方法的步骤。
45、与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：
46、1、针对超宽河道，本专利技术可以直接获取目标河道的全景视频，覆盖整个目标河段的断面，且本专利技术方法，通过在目标河道两岸布设相对设置的多组相机，相比于缆道或水文测船流速仪测验布置测速垂线、无人机等方法，能够避免人工操作误差，并且两台对立设置的固定式相机，在已知安置点的世界坐标，且预设的焦距和俯仰角不变的情况下，可以有效减小计算量，且能通过后台同时控制两台相机进行镜头移动，减小图像拼接时所需要的参数改变量，提高结果的计算量。
47、2、在进行图像拼接的过程中，通过相对设立的相机，可以避免图像融合过程中因裁剪产生的大部分边缘缺失以及同时间两张图片邻边不对齐的问题，在后续进行河道表面流速的计算过程中，可以避免追踪的特征点在连续帧画面中丢失的问题。
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1.一种超宽河道表面流速获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于，指定河段的全景图像的获取方法为：
5.根据权利要求4所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于:
7.根据权利要求1所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于：
8.一种超宽河道表面流速获取装置，其特征在于，包括：
9.一种超宽河道表面流速获取设备，其特征在于：包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行上述权利要求1-7任一项所述超宽河道表面流速获取方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述权利要求1-7任一项所述超宽河道表面流速获取方法的步骤。p>...
【技术特征摘要】
1.一种超宽河道表面流速获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于，指定河段的全景图像的获取方法为：
5.根据权利要求4所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的超宽河道表面流速获取方法，其特征在于:
7.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘炳义，刘维高，陈华，郑晓燕，张雨，吕华飞，
申请(专利权)人：武汉大水云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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