專利名稱:基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于全方位視覺傳感技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)、多媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、泥石流地聲檢測技術(shù)、地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生時(shí)的地表活動(dòng)觀察技術(shù)和雨量可視化技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測、預(yù)警方面的應(yīng)用，主要適用于在泥石流等地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻繁的山區(qū)、河流監(jiān)視，減少當(dāng)?shù)厝嗣竦纳?cái)產(chǎn)的損失。尤其是一種泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置。
背景技術(shù)：
泥石流是一種飽含大量泥沙、石塊和巨礫的固、液兩相流體。它呈粘性層流或稀性紊流等運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，是各種自然因素(地質(zhì)、地貌、水文、氣象、土壤、植被等)和人為因素綜合作用的結(jié)果。泥石流因其形成過程復(fù)雜，暴發(fā)突然，來勢(shì)兇猛，歷時(shí)短暫，破壞力大等，常給山區(qū)人民生命財(cái)產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)造成重大災(zāi)害。
我國泥石流分布廣泛，類型齊全，危害嚴(yán)重，地區(qū)差異明顯。主要發(fā)育地帶從橫斷山區(qū)向北至秦巴山區(qū)、黃土高原，然后向東西分為兩支，東支沿太行山、燕山到遼東山地，西支經(jīng)祁連山到天山山地，總體展布形式受控于在構(gòu)造體系的展布格局，略呈“Y”字形。近年來，泥石流災(zāi)害造成的損失呈持續(xù)增長的趨勢(shì)，與國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)規(guī)模的增長同步相隨。這說明幾十年來的防災(zāi)減災(zāi)工作尚不能與國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)此項(xiàng)工作的客觀要求相適應(yīng)。特別是近年以來，泥石流災(zāi)情已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)驚人的程度，并還有繼續(xù)增長的趨勢(shì)，目前我國每年平均僅在泥石流災(zāi)害所造成的死亡人員已經(jīng)達(dá)到4位數(shù)。
泥石流的視覺特征是從遠(yuǎn)處望去，猶如一條巨蟒在山谷中蜿蜒前行，吼聲如雷，黑色“龍頭”巨浪翻滾走到近處，飛來的泥漿夾雜著石塊會(huì)使你望而卻步。它所到之處，橋梁坍塌，道路毀壞，河道堵塞，房屋早已灰飛煙滅。
由于泥石流危害的嚴(yán)重性，加上泥石流災(zāi)害的成因及影響因子又比較復(fù)雜，目前尚難以完全治理，無法抑制泥石流災(zāi)害的發(fā)生。泥石流災(zāi)害的預(yù)測預(yù)警技術(shù)，就是通過對(duì)泥石流的危險(xiǎn)性預(yù)測判別，研究山區(qū)溝道泥石流災(zāi)害威脅程度，結(jié)合先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，預(yù)測泥石流危害區(qū)范圍、判斷泥石流發(fā)生的時(shí)間和危害程度，從而作出泥石流的準(zhǔn)確預(yù)測預(yù)報(bào)，使災(zāi)害危險(xiǎn)區(qū)的居民可以及時(shí)得到預(yù)警信息，從而可以提前采取預(yù)防措施回避損失，減輕泥石流的災(zāi)害，保障山區(qū)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全，它是目前最有效可行的辦法。自然災(zāi)害總是要發(fā)生的，這也是一種客觀存在的自然規(guī)律。人類如何與自然災(zāi)害協(xié)調(diào)相處，將自然災(zāi)害造成的損失減少到最低限度。
泥石流災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)一直是各國山區(qū)防災(zāi)減災(zāi)的研究重點(diǎn)，各國都意識(shí)到減輕自然災(zāi)害的危害最有效的、最經(jīng)濟(jì)的措施就是防重于治，加強(qiáng)預(yù)防措施的研究，將災(zāi)害的發(fā)生機(jī)理與預(yù)警原理結(jié)合起來，提高對(duì)災(zāi)害的預(yù)防預(yù)警能力，避免災(zāi)害發(fā)生造成嚴(yán)重?fù)p失。從目前國內(nèi)外關(guān)于山洪泥石流災(zāi)害預(yù)警技術(shù)研究情況分析，其研究趨勢(shì)具有如下特點(diǎn)1)在空間預(yù)報(bào)技術(shù)上，從以判斷泥石流溝與非泥石流溝為依據(jù)，運(yùn)用綜合指數(shù)法判斷泥石流溝的危險(xiǎn)程度確定整個(gè)泥石流溝的危險(xiǎn)等級(jí)，發(fā)展到通過對(duì)泥石流溝危險(xiǎn)程度評(píng)價(jià)與分布密度確定不同區(qū)域的危險(xiǎn)性即災(zāi)害易發(fā)生區(qū)范圍；最后通過對(duì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)內(nèi)每條溝道進(jìn)行類型劃分，采用不同類型溝道危險(xiǎn)區(qū)制圖模型確定溝道中危險(xiǎn)區(qū)具體部位和范圍。
2)在實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)技術(shù)上目前國內(nèi)外研究主要集中在通過建立泥石流發(fā)生雨量、雨強(qiáng)回歸模型上，并在雨強(qiáng)參數(shù)、有效雨量日數(shù)選取上進(jìn)行了研究，從建立直線方程、指數(shù)方程等線性模型發(fā)展到非線性模型的建立。泥石流實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)由傳統(tǒng)的推理公式、單位線等經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行粗略估算，向基于GIS技術(shù)的小流域分布式水文匯流模擬模型進(jìn)行降雨過程的匯產(chǎn)流過程的實(shí)時(shí)模擬進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)報(bào)，準(zhǔn)確的中小尺度天氣預(yù)報(bào)仍是目前最有效的防災(zāi)措施。
3)在預(yù)報(bào)模型構(gòu)建方法上，由傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)回歸、自回歸模型，逐步向采用灰色預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、智能預(yù)測模型以及計(jì)算機(jī)技術(shù)方向發(fā)展。由單純預(yù)報(bào)臨界降雨量或可能性預(yù)報(bào)，逐步變?yōu)槟茴A(yù)報(bào)臨界降雨、警戒避難雨量以及危害范圍和危害程度等能進(jìn)行具體減災(zāi)避難決策的多功能模型。由過去只采用歷史統(tǒng)計(jì)資料和實(shí)測資料，向與高精度定點(diǎn)實(shí)時(shí)的氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)相結(jié)合的方向發(fā)展。
4)在監(jiān)測預(yù)報(bào)手段上，由過去的人員觀測和儀器監(jiān)測相結(jié)合的方式，逐步發(fā)展為監(jiān)測儀器和計(jì)算機(jī)結(jié)合進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測預(yù)報(bào)。監(jiān)測儀器和傳感器由過去通過別的儀器移用改進(jìn)，逐漸向?qū)Ｓ?、高精度方向發(fā)展。
5)在研究手段上，由傳統(tǒng)的對(duì)典型溝道的實(shí)地勘察，對(duì)某一范圍區(qū)預(yù)報(bào)，逐步變?yōu)椴捎?S技術(shù)和計(jì)算機(jī)建檔信息系統(tǒng)相結(jié)合的手段，對(duì)具體的每條溝道任一地方進(jìn)行定點(diǎn)定時(shí)預(yù)測預(yù)報(bào)。
6)在預(yù)警系統(tǒng)上，結(jié)合各國國情和山區(qū)實(shí)際資源情況，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)傳遞方式和手段，形成集氣象預(yù)報(bào)、雷達(dá)技術(shù)、預(yù)測模型、儀器監(jiān)測、網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)傳輸?shù)雀咝录夹g(shù)結(jié)合，建立高效定位的預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)方向發(fā)展。
現(xiàn)有的泥石流預(yù)警系統(tǒng)存在的缺陷為1、精確性差、靈敏度低、不能長期可靠工作；2、維護(hù)率較高。

發(fā)明內(nèi)容為了克服已有的泥石流報(bào)警系統(tǒng)精確性差、靈敏度低、不能長期可靠工作的不足，本發(fā)明提供一種精確性好、靈敏度高、能夠長期可靠工作的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是一種基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，包括用于監(jiān)視待測山體和雨量收集裝置水位的全方位視覺傳感器、雨量收集裝置和用于根據(jù)視頻信號(hào)進(jìn)行災(zāi)害檢測的微處理器，所述的全方位視覺傳感器安裝在待測山體的溝床的上方，所述的全方位視覺傳感器輸出連接微處理器，所述的全方位視覺傳感器包括用以反射監(jiān)控領(lǐng)域中物體的外凸折反射鏡面、用以防止光折射和光飽和的黑色圓錐體、透明圓柱體和攝像頭，所述的外凸折反射鏡面位于透明圓柱體的上方，外凸折反射鏡面朝下，黑色圓錐體固定在外凸折反射鏡面的底部中央；所述的雨量收集裝置包括盛水器、翻斗，所述的翻斗上設(shè)有用于顯示盛水器水位的浮標(biāo)；所述的微處理器包括視覺傳感器標(biāo)定模塊，用于設(shè)定視頻圖像位置與實(shí)際空間坐標(biāo)上的位置的對(duì)應(yīng)關(guān)系；浮標(biāo)位置采集模塊，用于采集視頻傳感器的視頻圖像，并確定盛水器浮標(biāo)的位置；雨量智能計(jì)算模塊，用于設(shè)定浮標(biāo)的位置與翻斗的水量的對(duì)應(yīng)關(guān)系；采集視覺傳感器的信號(hào)，檢測翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作前瞬間浮標(biāo)的位置，并依據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算翻斗中的實(shí)際雨量，檢測翻斗前一次自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置，計(jì)量翻斗中的初始雨量，實(shí)際雨量與初始雨量相減后得到本次傾倒雨量；激發(fā)泥石流雨強(qiáng)計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算降雨過程中最大10分鐘雨強(qiáng)或最大1小時(shí)雨強(qiáng)，以每分鐘為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；雨強(qiáng)則指單位時(shí)間內(nèi)暴雨的降雨量，在Δt(i)暴雨歷時(shí)內(nèi)降雨量為ΔY(i)時(shí)，每分鐘平均雨強(qiáng)用以下公式(15)計(jì)算y(i)=ΔY(i)Δt(i)(15)]]>要得到最大10分鐘雨強(qiáng)或最大1小時(shí)雨強(qiáng)，遍歷統(tǒng)計(jì)時(shí)間間隔前后10分鐘的情況，并求其最大值，計(jì)算公式如(16)所示y1h=max(Σi=j-10j+49y(i),Σi=j-9j+50y(i),Σi=j-8j+51y(i),...,Σi=jj+59y(i))---(16)]]>y10min=max(Σi=j+40j+49y(i),Σi=j+41j+50y(i),Σi=j+42j+51y(i),...,Σi=j+50j+59y(i))]]>式中，i為目前統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，j為前60分的統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，y1h為最大一小時(shí)雨強(qiáng)，y10min為最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；當(dāng)日激發(fā)雨量計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算從泥石流發(fā)生時(shí)刻起往前推至凌晨8時(shí)的降雨量；前期有效雨量計(jì)算模塊，用于根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度和汛期的日照、蒸發(fā)、植被狀況和相對(duì)濕度以及土坡特性，采用公式(2)計(jì)算前期15天的有效雨量， 式中，K為系數(shù)，根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度、汛期的日照、徑流、蒸發(fā)、土壤滲透能力等因素確定，K為小于1的衰減系數(shù)；
泥石流的概率分布計(jì)算模塊，用于設(shè)定R當(dāng)日+R有效固定在一個(gè)比較小的范圍，計(jì)算得到在所述R當(dāng)日+R有效以及最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min范圍內(nèi)發(fā)生泥石流的概率分布和不發(fā)生泥石流的概率分布；所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)Y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率分布，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的個(gè)數(shù)n1、n2樣本含量即得均數(shù)
其公式為Y1h‾=(Y1h(1)+Y1h(2)+......+Y1h(n))/n1=Σ1n1Y1h/n1---(3)]]>Y10min‾=(Y10min(1)+Y10min(2)+......+Y10min(n))/n2=Σ1n2Y10min/n2]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min，其公式為s1h=Σ1n1(Y1h-Y1h‾)2/(n1-1)---(4)]]>s10min=Σ1n2(Y10min-Y10min‾)2/(n2-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流發(fā)生樣本含量n1、n2足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min分別代替μ1h、μ10min和σ1h、σ10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f1(Y1h)、f2(y10min)，其公式為f1(Y1h)=e-(Y1h-μ1h)2(2σ1h2)/σ1h2π]]>0＜Y10min＜Y1h＜Kf2(Y10min)=e-(Y10min-μ10min)2(2σ10min2)/σ10min2π]]>(5)式中μ1h、μ10min為均數(shù)；σ1h、σ10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，Y1h為實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)Y1h、，Y10min為實(shí)際的最大10分鐘雨強(qiáng)Y10min；所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)Y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)Y10min不發(fā)塵泥石流的概率分布，與上述方法一樣，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)不發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y^1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y^10min的個(gè)數(shù)n3、n4樣本含量即得均數(shù) 其公式為Y^1h‾=(Y^1h(1)+Y^1h(2)+......+Y^1h(n3)=Σ1n3Y^1H/n3)---(6)]]>Y^10min‾=(Y^10min(1)+Y^10min(2)+......+Y^10min(n4))=Σ1n4Y^10min/n4]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min。其公式為s^1h=Σ1n3(Y^1h-Y^1h‾)2/(n3-1)---(7)]]>s^10min=Σ1n4(Y^10min-Y^10min‾)2/(n4-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流不發(fā)生樣本含量n3、n4足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min分別代替μ^1h、μ^10min和σ^1h、σ^10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f3(Y1h)、f4(Y10min)，其公式為f3(Y1h)=e-(Y1h-μ^1h)2(2σ^1h2)/σ^1h2π]]>0＜Y10min＜Y1h＜K2f1(Y10min)=e-(Y10min-μ^10min)2(2σ^10min2)/σ^10min2π---(8)]]>式中μ^1h、μ^10min為均數(shù)；σ^1h、σ^10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，Y1h為實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、，Y10min為實(shí)際的最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；所述的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h與最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的統(tǒng)計(jì)是以每分鐘為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的；雨強(qiáng)則指單位時(shí)間內(nèi)暴雨的降雨量；在Δt(i)暴雨歷時(shí)內(nèi)降雨量為Δy(i)時(shí)，平均雨強(qiáng)可用以下公式計(jì)算y(i)=Δy(i)Δt(i)---(9)]]>y1h=max(Σi=j-10j+49y(i),Σi=j-9j+50y(i),Σi=j-8j+51y(i),...,Σi=jj+59y(i))]]>y10min=max(Σi=j+40j+49y(i),Σi=j+41j+50y(i),Σi=j+42j+51y(i),...,Σi=j+50j+59(i))---(10)]]>式中，i為目前統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，j為前60分的統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)；根據(jù)公式(5)、(8)對(duì)于每一個(gè)最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率，同樣對(duì)于每一個(gè)最大10分鐘雨強(qiáng)y10min求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率；泥石流災(zāi)害量化模塊，用于根據(jù)公式(5)所求得的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率，取最大的概率max(f1(Y1h)，f2(Y10min)作為嚴(yán)重性預(yù)測預(yù)報(bào)指標(biāo)，劃分嚴(yán)重性等級(jí)；以f1(Y1h)發(fā)生的概率來作為緊急程度判斷基準(zhǔn)，用f2(Y10min)、f3(Y1h)以及f4(Y10min)來進(jìn)行偏差調(diào)整，如果最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率大于最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率的話，提高一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率遠(yuǎn)大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))，降低兩個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))降低一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于設(shè)定概率k1時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k1，提高一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于另一設(shè)定概率k2時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k2，k1＞k2，提高兩個(gè)緊急程度；泥石流災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模塊，用于當(dāng)本次測量的嚴(yán)重性等級(jí)、緊急程度超過預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，發(fā)布避難信號(hào)。
進(jìn)一步，在所述的泥石流災(zāi)害量化模塊中，嚴(yán)重性等級(jí)包括一般、有些嚴(yán)重、較重、嚴(yán)重、特別嚴(yán)重，其分布分別為2.5％(μ1h-1.96σ1h)、15.9％(μ1h-1σ1h)、50％(μ1h)、84.1％(μ1h+1σ1h)、97.5％(μ1h+1.96σ1h)和2.5％(μ10min-1.96σ10min)、15.9％(μ10min-1σ10min)、50％(μ10min)、84.1％(μ10min+1σ10min)、97.5％(μ10min+1.96σ10min)；緊急程度包括一般、有些緊急、較緊急、緊急、特別緊急；在泥石流災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模塊中，當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度判斷值均為較重、較緊急情況時(shí)發(fā)布勸說避難信號(hào)；當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度判斷值均為嚴(yán)重、緊急情況時(shí)發(fā)布避難信號(hào)；當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性判斷值為嚴(yán)重或者特別嚴(yán)重，緊急程度判斷值為特別緊急情況時(shí)發(fā)布緊急避難信號(hào)。
再進(jìn)一步，所述的微處理器還包括溝谷上游檢測模塊，用于檢測溝谷上游是否發(fā)生崩塌和滑坡；所述的溝谷上游檢測模塊包括圖像變化計(jì)算單元，用于采用快速分割算法檢測地貌發(fā)生的變化，設(shè)定一個(gè)比較穩(wěn)定的基準(zhǔn)參考圖像，將所獲得的當(dāng)前幀現(xiàn)場視頻圖像與基準(zhǔn)參考圖像進(jìn)行差值運(yùn)算，圖像相減的計(jì)算公式如式(24)表示fd(X，t0，ti)＝f(X，ti)-f(X，t0) (24)上式中，fd(X，t0，ti)是實(shí)時(shí)拍攝到檢測范圍內(nèi)圖像與基準(zhǔn)參考圖像間進(jìn)行圖像相減的結(jié)果；f(X，ti)是實(shí)時(shí)拍攝到檢測范圍內(nèi)圖像；f(X，t0)是基準(zhǔn)參考圖像；連通區(qū)域計(jì)算單元，用于對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行標(biāo)記，像素灰度為0的背景，像素灰度為1為目標(biāo)，計(jì)算當(dāng)前圖像中的像素是否與當(dāng)前像素周圍相鄰的某一個(gè)點(diǎn)的像素相等，如灰度相等判斷為具有連通性，將所有具有連通性的像素作為一個(gè)連通區(qū)域；崩塌和滑坡判斷單元，用于依據(jù)上述得到的連通區(qū)域，對(duì)上述標(biāo)記過的每個(gè)連通區(qū)域求出其面積Si，當(dāng)前景活動(dòng)對(duì)象面積Si超過一個(gè)閾值時(shí)作為崩塌和滑坡可疑；每幀之間活動(dòng)對(duì)象的移動(dòng)判斷其移動(dòng)方向，如運(yùn)動(dòng)方向是從高處下低處移動(dòng)，判定屬于崩塌和滑坡；將每一幀中求的連通區(qū)域用按先后順序以軌跡方式表達(dá)其軌跡形狀，其軌跡形狀接近于一個(gè)矩型，發(fā)生崩塌和滑坡位置越高，矩型的高度尺寸就越大，崩塌和滑坡發(fā)生面積越大，矩型的寬度尺寸就越大。
所述的微處理器還包括溝谷中游檢測模塊，用于檢測泥石流的運(yùn)動(dòng)特征、流量特征以及流量沿程特征；所述的溝谷上游檢測模塊包括灰度直方圖單元，用于將全方位視覺傳感器采集的視頻圖像采用灰度直方圖表示，描述圖像中具有灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度出現(xiàn)的頻率；泥石流劃分單元，用于利用檢測區(qū)域內(nèi)灰度直方圖的分布來區(qū)分水流、泥石流的龍頭、龍身、龍尾，設(shè)定龍頭、龍身、龍尾經(jīng)過檢測區(qū)域相應(yīng)的直方圖；流速測量單元，用于將在全方位視覺傳感器所獲得的圖像中從上游到下游對(duì)檢測區(qū)域進(jìn)行按序編號(hào)，在視頻測量中在某一個(gè)時(shí)刻中發(fā)現(xiàn)初始檢測區(qū)域所檢測到的直方圖有明顯的變化，將該時(shí)刻與直方圖保存在存儲(chǔ)單元內(nèi)，經(jīng)過一段時(shí)間后發(fā)現(xiàn)另一檢測區(qū)域所檢測到的直方圖也有明顯的變化，并與保存在存儲(chǔ)單元內(nèi)的初始檢測區(qū)域所檢測到的直方圖進(jìn)行比對(duì)，如果兩個(gè)直方圖有非常大的相似性，認(rèn)為泥石流的龍頭從剛才的初始檢測區(qū)域向前發(fā)展到另一檢測區(qū)域，兩個(gè)檢測區(qū)域之間的距離是在該時(shí)間內(nèi)泥石流的龍頭或龍身或龍尾運(yùn)動(dòng)的距離，通過計(jì)算下式得到泥石流的流速；流速＝所經(jīng)過的距離/所經(jīng)歷的時(shí)間。
所述的微處理器還包括溝谷下游檢測模塊，用于通過用戶界面輸入泥石流可能經(jīng)過的溝谷圖像信息，并將該信息存儲(chǔ)在存儲(chǔ)單元中，在檢測泥石流發(fā)生時(shí)根據(jù)所存儲(chǔ)溝谷圖像信息，并判斷在該溝谷上是否發(fā)現(xiàn)有黑色流動(dòng)體，如果有，判定有泥石流發(fā)生可疑。
所述的盛水器下端設(shè)有引流管，該引流管的下方為翻斗，所述的翻斗安裝在鉸支座上，所述鉸支座位于當(dāng)翻斗盛積的水量達(dá)到設(shè)定數(shù)量值時(shí)幣好能使翻斗翻倒、將翻斗中盛積的水量傾倒完畢后翻斗由于重心恢復(fù)力的作用恢復(fù)到原來位置的平衡支點(diǎn)，所述的翻斗上安裝在翻斗翻倒時(shí)堵住引流管、翻斗恢復(fù)后放開引流管的止流裝置，所述的止流裝置的堵塞件與引流管的下端配合；在所述的翻斗內(nèi)設(shè)有觀測水槽，所述的觀測水槽與翻斗底部連通，所述的觀測水槽內(nèi)設(shè)有具有顏色特征的浮標(biāo)。
所述的翻斗呈扁型梯形狀，翻斗的寬度為一個(gè)恒定量W，梯形邊的下部底邊長度為1，梯形邊的上部底邊長度為L，梯形的總高度為H，浮標(biāo)的位置即水位的高度y，在雨量智能計(jì)算模塊中，翻斗梯形邊的長度x是水位的高度y的線形函數(shù)，建立水位的高度與翻斗中雨水的容積的對(duì)應(yīng)關(guān)系，公式如(12)所示V(y)=W*y*[l+y*(L-lH)]2---(12)]]>上式中，V為翻斗中雨水的容積；將本次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作瞬時(shí)翻斗中的浮標(biāo)位置y(i)action-before以及前一次自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置y(i-1)action-after存儲(chǔ)在記憶單元內(nèi)，通過公式(13)計(jì)算出實(shí)際本次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒過程中所傾倒掉的水量；V(i)=W2*{y(i)action-before*[l+y(i)action-before*(L-lH)]---(13);]]>-y(i-1)action-after*[l+y(i-1)action-after*(L-lH)]}]]>設(shè)定盛水器的面積為S，根據(jù)公式(11)就能得到本次所檢測到的雨量，Rain(i)=V(i)S---(16)]]>上式中，ΔY(i)為雨量；在所述的智能雨量計(jì)算單元中，記錄該次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作的時(shí)刻，并將各個(gè)翻倒時(shí)刻記錄在數(shù)據(jù)庫記錄表中，并記錄各個(gè)翻到時(shí)刻的雨量，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方式計(jì)算得到設(shè)定時(shí)間段的雨量。
所述的泥石流災(zāi)害檢測裝置還包括照明燈，所述的照明燈安裝在視覺傳感器上，所述的微處理器還包括亮度判斷及節(jié)能燈開關(guān)模塊，用于提取圖像RGB色彩空間到Y(jié)UV空間的轉(zhuǎn)化的結(jié)果得到Y(jié)的亮度分量，如果當(dāng)Y的值小于域值Ymin時(shí)，自動(dòng)接通照明燈，照明燈的亮度為域值Ymin的10％，當(dāng)Y的值超過域值Ymin的20％時(shí)，自動(dòng)斷開對(duì)照明燈的供電。
所述的微處理器還包括背景維護(hù)模塊，所述的背景維護(hù)模塊包括背景亮度計(jì)算單元，用于計(jì)算平均背景亮度Yb計(jì)算公式如式(22)所示Y‾b=Σx=0W-1Σy=0H-1Yn(x,y)(1-Mn(x,y))Σx=0W-1Σy=0H-1(1-Mn(x,y))---(22)]]>式(22)中，Yn(x，y)為當(dāng)前幀各像素的亮度，Mn(x，y)為當(dāng)前幀的掩模表，所述的掩模表是用一個(gè)與視頻幀尺寸相同的數(shù)組M來記錄各像素點(diǎn)是否有運(yùn)動(dòng)變化 Yb0為判定為運(yùn)動(dòng)對(duì)象時(shí)前一幀的背景亮度，Yb1為檢測到檢測對(duì)象時(shí)第一幀的背景亮度，兩幀平均亮度的變化為ΔY＝Y(jié)b1-Yb0 (23)如果ΔY大于上限值，則認(rèn)為發(fā)生了開燈事件；如果ΔY小于某個(gè)下限值，則認(rèn)為發(fā)生了關(guān)燈事件；如ΔY介于上限值和下限值之間，則認(rèn)為光線自然變化；背景自適應(yīng)單元，用于當(dāng)光線自然變化時(shí)，按照下式(20)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)Xmix，bn+1(i)＝(1-λ)Xmix，bn(i)+λXmix，cn(i) (20)式中Xmix，cn(i)為當(dāng)前幀RGB向量，Xmix，bn(i)為當(dāng)前幀背景RGB向量，Xmix，bn+1(i)為下一幀背景預(yù)測RGB向量，λ為背景更新的速度；λ＝0，使用固定不變的背景(初始背景)；λ＝1，使用當(dāng)前幀作為背景；0＜λ＜1，背景由前一時(shí)刻的背景與當(dāng)前幀混合而成；當(dāng)光線由突變引起的，背景像素按照當(dāng)前幀重置，參見式(21)Xmix，bn+1(i)＝Xmix，cn(i) (21)上式中的Xmix，bn+1(i)(i＝1，2，3)分別表示R，G，B 3個(gè)分量。
所述的微處理器還包括剔除噪聲模塊，用于剔除由噪聲所產(chǎn)生的圖像邊緣點(diǎn)，用濾波掩膜確定的鄰域內(nèi)像素的平均灰度值去替代圖像每個(gè)像素點(diǎn)的值，即每一個(gè)像素值用其局部鄰域內(nèi)所有值的均值置換，如公式(25)所示h[i，j]＝(1/M)∑f[k，1] (25)式中，M是鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)總數(shù)。
本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思為從泥石流的發(fā)生機(jī)理來說，都經(jīng)歷了土體的滲透、飽和、液化、起動(dòng)的過程，這表明滲流的徑流量與起動(dòng)的固體碎屑物質(zhì)量有一定的正相關(guān)的關(guān)系，從現(xiàn)有的研究表明泥石流源區(qū)的土體飽和液化的一層，就是集中起動(dòng)一層，即在降雨的作用下是一陣一陣的不連續(xù)起動(dòng)。在降雨強(qiáng)度能滿足泥石流產(chǎn)生的情況下，土體飽和層達(dá)到一定的臨界厚度就可形成土力類泥石流。
根據(jù)研究，其起動(dòng)臨界坡度變幅較大，在一定的降雨條件下坡度大于14.4°就可形成泥石流。此外根據(jù)實(shí)時(shí)降雨資料對(duì)泥石流流域內(nèi)的斜坡面上固體碎屑物質(zhì)堆積體進(jìn)行穩(wěn)定性分析和判別，并根據(jù)判別結(jié)果預(yù)測預(yù)警泥石流災(zāi)害的發(fā)生，或者假定在某一降雨情況下對(duì)其穩(wěn)定性判別，做好提前清除或加固危險(xiǎn)斜坡面上堆積體的準(zhǔn)備，達(dá)到預(yù)防泥石流災(zāi)害的目的。歸納起來，有豐富的松散固體物質(zhì)，坡度大于14.4°的地形，足夠的水源(降雨)是形成泥石流的三個(gè)基本條件，其中降雨是泥石流形成條件中最活躍的部分。
降雨對(duì)邊坡、溝岸邊、坡積物失穩(wěn)的影響歸根到底是由于降雨一部分形成地表徑流，一部分下滲到土體中增加土體的含水量和產(chǎn)生地下滲流。隨著含水量的增加，一方面改變土體的土壤特性(內(nèi)粘聚力和內(nèi)摩擦角降低)，另一方面增加土體碎屑固體物質(zhì)的自重；上體在動(dòng)水壓力、沖刷力、浮托力、滲流力等水作用以及其他作用等綜合作用下穩(wěn)定性降低，產(chǎn)生重力失穩(wěn)起動(dòng)形成土力類泥石流。
綜上所述，暴雨泥石流發(fā)生是地質(zhì)因素、地形因素、土壤因素、植被因素、降雨因子等共同作用的結(jié)果，但是各因素之間的關(guān)系以及對(duì)泥石流發(fā)生的影響程度是十分模糊復(fù)雜的關(guān)系，而且泥石流發(fā)生的事件就是各因素共同作用的結(jié)果，各因素的模糊關(guān)系體現(xiàn)在泥石流發(fā)生的事件中。要按照上述的方法來進(jìn)行預(yù)測預(yù)報(bào)是十分困難的。因此，通過對(duì)發(fā)生泥石流事件的歷史資料的收集，把降雨因子作為激發(fā)的主導(dǎo)因子可以作為泥石流預(yù)報(bào)的要素，把泥石流災(zāi)害事件發(fā)生作為其他地學(xué)環(huán)境因子的綜合結(jié)果，作為已知條件，建立一種預(yù)報(bào)模型，通過對(duì)降雨資料的實(shí)時(shí)監(jiān)測，來達(dá)到預(yù)警預(yù)報(bào)的目的。
本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在1、精確性好、靈敏度高、能夠長期可靠工作；2、維護(hù)率低；3、實(shí)現(xiàn)了雨量的自動(dòng)數(shù)據(jù)采集處理，提供各種網(wǎng)絡(luò)通信手段以及各種控制功能，能在非常惡劣的環(huán)境條件下可靠工作；4、支持各種網(wǎng)絡(luò)通信，能方便地形成地質(zhì)災(zāi)害檢測網(wǎng)絡(luò)。

圖1為全方位視覺傳感器的結(jié)構(gòu)圖。
圖2為全方位視覺傳感器的折反射原理圖。
圖3為基于全方位視覺的泥石流災(zāi)害檢測裝置中硬件與軟件結(jié)構(gòu)框圖。
圖4為基于全方位視覺的泥石流災(zāi)害檢測裝置中硬件與網(wǎng)絡(luò)通信框圖。
圖5為雨量檢測的翻斗設(shè)計(jì)圖。
圖6為浮標(biāo)的結(jié)構(gòu)圖。
圖7為翻斗翻倒過程的示意圖。
圖8為計(jì)算機(jī)視覺在測量翻斗中浮標(biāo)的示意圖。
圖9為最大一小時(shí)雨強(qiáng)—實(shí)效雨量平面上的發(fā)生泥石流概率曲線圖。
圖10為泥石流發(fā)生的正態(tài)母體的均值μ與方差σ2的聯(lián)合置信區(qū)域示意圖。
圖11為基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)方法與裝置的原理圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
參照?qǐng)D1～圖11，一種基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，包括用于監(jiān)視待測山體和雨量收集裝置水位的全方位視覺傳感器、雨量收集裝置和用于根據(jù)視頻信號(hào)進(jìn)行災(zāi)害檢測的微處理器，所述的全方位視覺傳感器安裝在待測山體的溝床的上方，所述的全方位視覺傳感器輸出連接微處理器，所述的全方位視覺傳感器包括用以反射監(jiān)控領(lǐng)域中物體的外凸折反射鏡面1、用以防止光折射和光飽和的黑色圓錐體2、透明圓柱體3和攝像頭5，所述的外凸折反射鏡面1位于透明圓柱體3的上方，外凸折反射鏡面1朝下，黑色圓錐體2固定在外凸折反射鏡面的底部中央；所述的雨量收集裝置包括盛水器6、翻斗11，所述的翻斗11上設(shè)有用于顯示盛水器水位的浮標(biāo)7；所述的微處理器包括視覺傳感器標(biāo)定模塊，用于設(shè)定視頻圖像位置與實(shí)際空間坐標(biāo)上的位置的對(duì)應(yīng)關(guān)系；浮標(biāo)位置采集模塊，用于采集視頻傳感器的視頻圖像，并確定盛水器浮標(biāo)的位置；雨量智能計(jì)算模塊，用于設(shè)定浮標(biāo)的位置與翻斗的水量的對(duì)應(yīng)關(guān)系；采集視覺傳感器的信號(hào)，檢測翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作前瞬間浮標(biāo)的位置，并依據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算翻斗中的實(shí)際雨量，檢測翻斗前一次自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置，計(jì)量翻斗中的初始雨量，實(shí)際雨量與初始雨量相減后得到本次傾倒雨量；激發(fā)泥石流雨強(qiáng)計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算降雨過程中最大10分鐘雨強(qiáng)或最大1小時(shí)雨強(qiáng)，以每分鐘為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；雨強(qiáng)則指單位時(shí)間內(nèi)暴雨的降雨量，在Δt(i)暴雨歷時(shí)內(nèi)降雨量為ΔY(i)時(shí)，每分鐘平均雨強(qiáng)用以下公式(15)計(jì)算y(i)=ΔY(i)Δt(i)---(15)]]>要得到最大10分鐘雨強(qiáng)或最大1小時(shí)雨強(qiáng)，遍歷統(tǒng)計(jì)時(shí)間間隔前后10分鐘的情況，并求其最大值，計(jì)算公式如(16)所示y1h=max(Σi=j-10j+49y(i),Σi=j-9j+50y(i),Σi=j-8j+51y(i),...,Σi=jj+59y(i))---(16)]]>y10min=max(Σi=j+40j+49y(i),Σi=j+41j+50y(i),Σi=j+42j+51y(i),...,Σi=j+50j+59y(i))]]>式中，i為目前
統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，j為前60分的統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，y1h為最大一小時(shí)雨強(qiáng)，y10min為最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；當(dāng)日激發(fā)雨量計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算從泥石流發(fā)生時(shí)刻起往前推至凌晨8時(shí)的降雨量；前期有效雨量計(jì)算模塊，用于根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度和汛期的日照、蒸發(fā)、植被狀況和相對(duì)濕度以及土坡特性，采用公式(2)計(jì)算前期15天的有效雨量， 式中，K為系數(shù)，根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度、汛期的日照、徑流、蒸發(fā)、土壤滲透能力等因素確定，K為小于1的衰減系數(shù)；泥石流的概率分布計(jì)算模塊，用于設(shè)定R當(dāng)日+R有效固定在一個(gè)比較小的范圍，計(jì)算得到在所述R當(dāng)日+R有效以及最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min范圍內(nèi)發(fā)生泥石流的概率分布和不發(fā)生泥石流的概率分布；所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率分布，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的個(gè)數(shù)n1、n2樣本含量即得均數(shù)
其公式為Y1h‾=(Y1h(1)+Y1h(2)+......+Y1h(n))/n1=Σ1n1Y1h/n1---(3)]]>Y10min‾=(Y10min(1)+Y10min(2)+......+Y10min(n))/n2=Σ1n2Y10min/n2]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min，其公式為s1h=Σ1n1(Y1h-Y1h‾)2/(n1-1)---(4)]]>s10min=Σ1n2(Y10min-Y10min‾)2/(n2-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流發(fā)生樣本含量n1、n2足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min分別代替μ1h、μ10min和σ1h、σ10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f1(Y1h)、f2(Y10min)，其公式為f1(Y1h)=e-(Y1h-μ1h)2(2σ1h2)/σ1h2π]]>0＜Y10min＜Y1h＜Kf2(Y10min)=e-(Y10min-μ10min)2(2σ10min2)/σ10min2π---(5)]]>式中μ1h、μ10min為均數(shù)；σ1h、σ10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，Y1h為實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、，Y10min為實(shí)際的最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min不發(fā)生泥石流的概率分布，與上述方法一樣，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)不發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y^1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y^10min的個(gè)數(shù)n3、n4樣本含量即得均數(shù) 其公式為
Y^1h‾=(Y^1h(1)+Y^1h(2)+......+Y^1h(n3))/n3=Σ1n3Y^1h/n3---(6)]]>Y^10min‾=(Y^10min(1)+Y^10min(2)+......+Y^10min(n4))/n4=Σ1n4Y^10min/n4]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min。其公式為S^1h=Σ1n3(Y^1h-Y^1h‾)2/(n3-1)---(7)]]>s^10min=Σ1n4(Y^10min-Y^10min‾)2/(n4-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流不發(fā)生樣本含量n3、n4足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min分別代替μ^1h、μ^10min和σ^1h、σ^10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f3(Y1h)、f4(Y10min)，其公式為f3(Y1h)=e-(Y1h-μ^1h)2(2σ^1h2)/σ^1h2π]]>0＜Y10min＜Y1h＜K2f4(Y10min)=e-(Y10min-μ^10min)2(2σ^10min2)/σ^10min2π---(8)]]>式中μ^1h、μ^10min為均數(shù)；σ^1h、σ^10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，Y1h為實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、，Y10min為實(shí)際的最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；所述的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h與最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的統(tǒng)汁是以每分鐘為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的；雨強(qiáng)則指單位時(shí)間內(nèi)暴雨的降雨量；在Δt(i)暴雨歷時(shí)內(nèi)降雨量為Δy(i)時(shí)，平均雨強(qiáng)可用以下公式計(jì)算y(i)=Δy(i)Δt(i)---(9)]]>y1h=max(Σi=j-10j+49y(i),Σi=j-9j+50y(i),Σi=j-8j+51y(i),...,Σi=jj+59y(i))]]>y10min=max(Σi=j+40j+49y(i),Σi=j+41j+50y(i),Σi=j+42j+51y(i),...,Σi=j+50j+59(i))---(10)]]>式中，i為目前統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，j為前60分的統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)；根據(jù)公式(5)、(8)對(duì)于每一個(gè)最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率，同樣對(duì)于每一個(gè)最大10分鐘雨強(qiáng)y10min求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率；泥石流災(zāi)害量化模塊，用于根據(jù)公式(5)所求得的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率，取最大的概率max(f1(Y1h)，f2(Y10min)作為嚴(yán)重性預(yù)測預(yù)報(bào)指標(biāo)，劃分嚴(yán)重性等級(jí)；以f1(Y1h)發(fā)生的概率來作為緊急程度判斷基準(zhǔn)，用f2(Y10min)、f3(Y1h)以及f4(Y10min)來進(jìn)行偏差調(diào)整，如果最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率大于最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率的話，提高一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率遠(yuǎn)大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))，降低兩個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))降低一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于設(shè)定概率k1時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k1，提高一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于另一設(shè)定概率k2時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k2，k1＞k2，提高兩個(gè)緊急程度；泥石流災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模塊，用于當(dāng)本次測量的嚴(yán)重性等級(jí)、緊急程度超過預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，發(fā)布避難信號(hào)。
由雨量檢測單元、泥石流發(fā)生檢測模塊、雨量雨強(qiáng)計(jì)算模塊、泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元、泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)單元、統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型、泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)信息發(fā)布單元等構(gòu)成；雨量檢測單元用于檢測降雨的水量；泥石流發(fā)生檢測單元用于檢測在某個(gè)降雨條件下是否發(fā)生了泥石流，并將該結(jié)果存儲(chǔ)到泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元；雨量雨強(qiáng)計(jì)算單元用于計(jì)算在所測量到的雨量情況下的10分鐘雨強(qiáng)、一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量，為泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)提供數(shù)據(jù)，并所計(jì)算得到的結(jié)果存儲(chǔ)到泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元；泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元中記錄了當(dāng)?shù)孛看谓涤陾l件下的10分鐘雨強(qiáng)、一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量以及是否發(fā)生泥石流的信息；統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型用于作為在某個(gè)所計(jì)算得到的10分鐘雨強(qiáng)、一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量數(shù)據(jù)條件下判斷泥石流發(fā)生概率的參考標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)每當(dāng)一個(gè)新記錄產(chǎn)生后(降雨過程結(jié)束后)，要根據(jù)泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元中的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸計(jì)算修正統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型；泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)單元用于在降雨發(fā)生后的泥石流發(fā)生的預(yù)測預(yù)報(bào)，根據(jù)所計(jì)算得到的10分鐘雨強(qiáng)、一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量作為狀態(tài)輸入，通過統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型判斷在該狀態(tài)條件下發(fā)生泥石流的概率以及不發(fā)生泥石流的概率，并根據(jù)所求的概率作出泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度的判斷；泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)信息發(fā)布單元用于將在泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)單元中所得到的判斷結(jié)果用網(wǎng)絡(luò)及其他各種手段及時(shí)發(fā)布給下游的災(zāi)害危險(xiǎn)區(qū)的居民，使居民可以及時(shí)得到預(yù)警信息，從而可以提前采取預(yù)防措施回避損失，減輕泥石流的災(zāi)害。
所述的雨量檢測單元用于觀察瞬時(shí)雨量和累計(jì)雨量，所設(shè)計(jì)的雨量檢測單元的上部是一個(gè)圓錐形桶型體6，雨水由圓錐形桶型體盛水器匯集，通過裝有小圓護(hù)網(wǎng)的小漏斗及其下端的引流管8，雨水進(jìn)入翻斗11；翻斗11上有一個(gè)支點(diǎn)12，支點(diǎn)12的位置設(shè)計(jì)在當(dāng)翻斗11盛積的水量達(dá)到一定的數(shù)量值時(shí)正好能使得翻斗翻倒，自動(dòng)將翻斗11中盛積的水量傾倒，在翻斗11翻倒的過程中引流管8通過止流裝置10，將水量暫時(shí)停留在小漏斗及其下端的引流管8中，當(dāng)翻斗11翻倒將翻斗中盛積的水量傾倒完畢后，如附圖3所示，翻斗11由于重心恢復(fù)力的作用恢復(fù)到原來位置，自動(dòng)打開止流裝置10使得雨水又進(jìn)入翻斗11；翻斗11中設(shè)計(jì)一個(gè)有顏色特征的小浮標(biāo)7，如附圖2所示，小浮標(biāo)7上部是一個(gè)紅色小球，通過視頻來觀察該小浮標(biāo)(紅色小球)的位置，小浮標(biāo)7被安置在雨量收集裝置中的一個(gè)可上下方向移動(dòng)的槽13內(nèi)，小浮標(biāo)7不會(huì)由于傾倒翻斗中的水時(shí)脫離槽，計(jì)算機(jī)視覺范圍能檢測到小浮標(biāo)7的整個(gè)活動(dòng)范圍；槽13與翻斗11下部是相通的，形成水路；當(dāng)翻斗11中盛積的水量發(fā)生變化時(shí)，槽13的水位也相應(yīng)發(fā)生變化，由于浮力的作用小浮標(biāo)7就會(huì)向上移動(dòng)，能反映翻斗11中所盛積的雨量多少，視覺的方式檢測雨量的原理圖如附圖3所示。根據(jù)上述的陳述，所述的翻斗設(shè)計(jì)要滿足幾個(gè)條件，1)容積條件翻斗的雨量收集最大量為100ml；2)雨量的計(jì)算條件小浮標(biāo)位置與翻斗中的雨水容積必須是可以通過簡單公式進(jìn)行計(jì)算的，也就是說能通過視頻觀測小浮標(biāo)位置迅速得到翻斗所收集的雨量；3)無泄漏條件在翻斗翻倒將翻斗中盛積的水量傾倒過程中，止流裝置動(dòng)作使引流管處在滯流狀態(tài)；4)翻斗的動(dòng)作條件當(dāng)翻斗收集的雨量達(dá)到最大量100ml時(shí)，翻斗能準(zhǔn)確動(dòng)作，當(dāng)翻斗翻倒動(dòng)作完成后又能迅速復(fù)位，同時(shí)停止引流管的滯流狀態(tài)，使雨水能流入翻斗中；5)防腐蝕條件由于雨水中包含有對(duì)一些材料的腐蝕成分，所選擇的翻斗材料要耐腐蝕。
所述的容積條件，在本發(fā)明中將翻斗的設(shè)計(jì)成扁型梯形狀，如附圖5所示，本發(fā)明中將翻斗的寬度設(shè)計(jì)為一個(gè)恒定量W，梯形邊的下部底邊長度為1，梯形邊的上部底邊長度為L，梯形的總高度為H，當(dāng)翻斗所收集的雨量到達(dá)最大高度時(shí)，翻斗中雨水的容積可以用公式(11)進(jìn)行計(jì)算V=W*H*(l+L)2---(11)]]>所述的雨量的計(jì)算條件，梯形邊的長度x是隨著水位的高度y變化而變化的，因此長度x是高度y的線形函數(shù)，所以我們可以通過這個(gè)關(guān)系式求得在某個(gè)高度時(shí)翻斗中雨水的容積，公式如(12)所示V(y)W*y*[l+y*(L-lH)]2---(12)]]>從上述公式可以知道，我們只要測量出小浮標(biāo)位置，也就是得到高度y，就能計(jì)算出在某個(gè)高度時(shí)翻斗中雨水的容積，當(dāng)然也可以事先設(shè)計(jì)好一張表格，通過某一個(gè)高度y進(jìn)行查表得到相對(duì)應(yīng)的雨水的容積。從公式(12)知道雨量的測量準(zhǔn)確度取決于翻斗的制造精度。
所述的無泄漏條件，當(dāng)翻斗翻倒動(dòng)作開始時(shí)，由于在翻斗上的滑軌14的作用，使得止流裝置10動(dòng)作使引流管處在滯流狀態(tài)，推動(dòng)止流裝置10的小錐體向上運(yùn)動(dòng)起到一個(gè)錐閥的作用，從而阻塞引流管的流體通道，使得雨水在翻斗翻倒期間仍保留在引流管或者小漏斗中；而當(dāng)翻斗恢復(fù)原來位置時(shí)，小錐體依靠彈簧力的作用使得引流管的雨水暢通進(jìn)入翻斗，保證了泄水過程中產(chǎn)生漏記損失。
所述的防腐蝕條件，在本專利中采用鋁合金材料進(jìn)行制造翻斗以及其他零部件，翻斗中內(nèi)部要光滑，以便能將翻斗中的一些渣滓在翻斗翻倒過程中清理出去。
所述的翻斗的動(dòng)作條件，是通過雨水的容積變化時(shí)翻斗的重心變化原理實(shí)現(xiàn)的，圖7中當(dāng)翻斗中的雨水容積達(dá)到最大容積時(shí)，相對(duì)與支點(diǎn)的雨水的重心與翻斗本身的重心的平衡被破壞，翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作，由于制造上的誤差，在本發(fā)明中設(shè)計(jì)了一個(gè)調(diào)節(jié)平衡塊，通過調(diào)節(jié)平衡塊調(diào)節(jié)相對(duì)與支點(diǎn)的翻斗本身的重心來達(dá)到準(zhǔn)確的翻斗的動(dòng)作。
為了彌補(bǔ)翻斗式傳感器測量雨量上的一些固有的缺陷和不足，本發(fā)明中將浮標(biāo)式雨量計(jì)的優(yōu)點(diǎn)來彌補(bǔ)翻斗式雨量計(jì)的缺陷和不足，特別是由于翻斗室水體殘留、翻斗室殘留泥沙和油污的影響、翻斗軸承付游隙變化及沙塵阻滯使摩擦力變化的影響等等所造成的隨機(jī)誤差，這種隨機(jī)誤差造成了每次測量的實(shí)際雨量與測量雨量不同，比如實(shí)際雨量為101ml、99ml、100ml、...，但是翻斗式傳感器測量雨量都認(rèn)為是100ml；在本專利中采用翻斗中有浮標(biāo)的設(shè)計(jì)方法，在測量原理是通過測量翻斗中的浮標(biāo)位置來計(jì)量翻斗中的水量，通過視頻檢測手段來檢測翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作前瞬間翻斗中的水量，這樣實(shí)際雨量與測量雨量能達(dá)到一致；同時(shí)在翻斗自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置來計(jì)量翻斗中的初始雨量，也能排除翻斗室水體殘留、翻斗室殘留泥沙等對(duì)計(jì)量雨量的隨機(jī)誤差，從這個(gè)意義上來講翻斗只是作為雨量收集裝置，而真正的計(jì)量雨量是通過浮標(biāo)位置來計(jì)量的(不論是大量程以及小量程都是取決于翻斗中的浮標(biāo)位置)，并將本次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作瞬時(shí)翻斗中的浮標(biāo)位置y(i)action-before以及前一次自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置y(i-1)action-after存儲(chǔ)在記憶單元內(nèi)，通過公式(13)計(jì)算出實(shí)際本次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒過程中所傾倒掉的水量；V(i)=W2*{y(i)action-before*[l+y(i)action-before*(L-lH)]---(13)-]]>-y(i-14)action-after*[l+y(i-1)action-after*(L-1H)]}]]>通過公式(13)求得的是本次所傾倒掉的水量，并同時(shí)將該次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作的時(shí)刻(年月日小時(shí)分秒)一起存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫的雨量記錄表中。
世界氣象組織和中國氣象局對(duì)于雨量測定有嚴(yán)格的規(guī)定，目前，眾所周知的雨、雪量計(jì)量單位是“毫米”。規(guī)定200毫米為雨量測定儀器的盛雨口標(biāo)準(zhǔn)口徑，進(jìn)入該筒內(nèi)的積水深度即為雨量的毫米值。按公式(14)、(15)推算可得口徑D＝200mm+0.6mm(0.6mm為盛雨口邊寬) (14)面積S＝3.1416*(10.03)2cm2＝316cm2(15)通過公式(13)和公式(15)所計(jì)算得到的值，然后根據(jù)公式(16)就能得到本次所檢測到的雨量，Rain(i)=V(i)S---(16)]]>通過雨量記錄表中所記錄的雨量以及翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作的時(shí)刻等信息可以求每小時(shí)降水量、每日降水量以及00-06，06-12，12-18，18-24時(shí)段的累計(jì)降水量，由計(jì)算公式(17)進(jìn)行計(jì)算
Raintotal=Σi=starttimeendtimeRain(i)---(17)]]>在計(jì)算每小時(shí)降水量時(shí)，就是將某一個(gè)小時(shí)時(shí)間內(nèi)的雨量記錄進(jìn)行累加；同樣的方法計(jì)算每日降水量時(shí)，就是將零時(shí)時(shí)間到晚間12點(diǎn)以前時(shí)間內(nèi)的雨量記錄進(jìn)行累加；對(duì)于微量降水以及每分鐘降水量由于檢測量小、檢測時(shí)間短而造成了浮標(biāo)移動(dòng)量小，因此必須以每秒為單位檢測在翻斗的浮標(biāo)位置y(i)now與前一次自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置y(i-1)action-after的相對(duì)位移，由計(jì)算公式(18)進(jìn)行計(jì)算V(i)=W2*{y(i)now*[l+y(i)now*(L-lH)]-y(i-1)action-after*[l+y(i-1)action-after*(L-lH)]}---(18)]]>通過公式(16)、(17)，累計(jì)在某一分鐘內(nèi)的雨量可以求得每分鐘降水量，同樣對(duì)微量降水可以通過比較長時(shí)間內(nèi)的累加來得到微量降水值。
所述的翻斗的浮標(biāo)位置y檢測是通過所獲取視頻圖像進(jìn)行處理得到浮標(biāo)位置，為了簡化圖像運(yùn)算，在本專利中將浮標(biāo)的顏色設(shè)計(jì)成紅色，那么上面的檢測就可以簡化為紅色部分在空間的位置問題；從攝像裝置讀取的視頻圖像是RGB色彩空間，RGB色彩空間對(duì)亮度比較敏感，特別是在野外使用的雨量計(jì)不應(yīng)該由亮度變化而造成誤測量，這里通過色彩空間轉(zhuǎn)化模塊將圖像RGB色彩空間到Y(jié)UV空間的轉(zhuǎn)化，為獲得浮標(biāo)空間位置做準(zhǔn)備工作；YUV顏色模型是一種常用的顏色模型，其基本特征是將亮度信號(hào)與顏色信號(hào)分離，Y代表亮度，U、V是兩個(gè)彩色分量，表示色差，一般是藍(lán)，紅色的相對(duì)值，由于人眼對(duì)亮度的變化比對(duì)顏色的變化敏感，因此，YUV模型中Y分量的值所占帶寬大于等于彩色分量所占帶寬YUV與RGB模型之間的線形關(guān)系如公式(19)給出，Y＝0.301*R+0.586*G+0.113*BU＝-0.301*R-0.586*G+0.887*B (19)V＝0.699*R-0.586*G-0.113*B由于我們?cè)谟炅坑?jì)中只關(guān)心浮標(biāo)的空間位置，因此上述公式計(jì)算時(shí)只要計(jì)算紅色分量的值，然后得到相對(duì)應(yīng)的二值化圖像，我們將浮標(biāo)的幾何中心位置作為浮標(biāo)在空間上的點(diǎn)的位置。由于計(jì)算機(jī)中的圖像是以像素為單位表示的，另外由于攝像機(jī)模型在整個(gè)視頻范圍內(nèi)并非都是線形的，因此需要建立實(shí)際空間的尺寸大小與圖像中的尺寸的映射關(guān)系，即視覺雨量傳感器的標(biāo)定。
所述的視覺雨量傳感器的標(biāo)定，是將一個(gè)尺寸大于浮標(biāo)活動(dòng)量程的標(biāo)尺放在浮標(biāo)活動(dòng)軌跡線上，通過計(jì)算機(jī)讀取標(biāo)尺上的刻度，然后將各刻度對(duì)應(yīng)在圖像中的像素，并對(duì)應(yīng)結(jié)果存儲(chǔ)在一張映射表中，這樣通過視頻圖像中浮標(biāo)的位置就能得到實(shí)際浮標(biāo)在空間上的位置。
為了最大限度降低雨量計(jì)的功耗，在本發(fā)明中利用翻斗翻倒動(dòng)作來自動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)觸發(fā)信號(hào)，如果雨量傳感器沒有在測量狀態(tài)就立即激活基于全方位視覺的泥石流檢測裝置中的供電電源，對(duì)翻斗中的浮標(biāo)進(jìn)行測量，同時(shí)也檢測周圍的視頻信息；若一段時(shí)間內(nèi)無通、斷信號(hào)發(fā)出，即表示降雨過程結(jié)束，裝置經(jīng)過一定時(shí)間后(比如一天)自動(dòng)進(jìn)入休眠狀態(tài)。附圖8中的觸發(fā)信號(hào)單元15當(dāng)翻斗11發(fā)生翻倒動(dòng)作時(shí)，會(huì)發(fā)出一個(gè)脈沖信號(hào)，同時(shí)該觸發(fā)信號(hào)單元15也起到了翻斗11恢復(fù)狀態(tài)的定位作用。
在晚間下雨往往比較多，因此泥石流在晚間發(fā)生可能性又比較大，而晚間由于亮度不夠會(huì)影響視頻的檢測，在激活裝置的前提下，本發(fā)明中在亮度不足以測量時(shí)自動(dòng)啟動(dòng)亮度判斷及節(jié)能燈開關(guān)模塊，以便能全天候進(jìn)行雨量測量；所述的亮度判斷及節(jié)能燈開關(guān)模塊，是根據(jù)圖像RGB色彩空間到Y(jié)UV空間的轉(zhuǎn)化的結(jié)果得到Y(jié)的亮度分量，如果當(dāng)Y的值小于域值Ymin時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)接通在攝像頭上面的節(jié)能燈，節(jié)能燈的亮度只要能超過域值Ymin的10％左右即可，當(dāng)Y的值超過域值Ymin的2％時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)斷開對(duì)節(jié)能燈的供電。
為了防止在翻斗發(fā)生翻倒動(dòng)作過程中泄水而造成的計(jì)量誤差，本發(fā)明中通過止流裝置動(dòng)作使引流管處在滯流狀態(tài)，翻斗翻倒過程中由于滑軌的作用，推動(dòng)小錐體向上運(yùn)動(dòng)起到一個(gè)錐閥的作用，從而阻塞引流管的流體通道，使得雨水在翻斗翻倒期間仍保留在引流管或者小漏斗中；而當(dāng)翻斗恢復(fù)原來位置時(shí)，小錐體依靠彈簧力的作用使得引流管的雨水暢通進(jìn)入翻斗，同時(shí)也產(chǎn)生一個(gè)觸發(fā)信號(hào)來激活雨量計(jì)量裝置，因此翻斗的設(shè)計(jì)要滿足兩個(gè)要求1)翻斗上的滑軌必須在翻斗翻倒以前使錐閥的作用阻塞引流管的流體通道，防止在翻斗發(fā)生翻倒動(dòng)作過程中泄水而造成的計(jì)量誤差；2)而當(dāng)翻斗恢復(fù)原來位置時(shí)，小錐體依靠彈簧力的作用使得引流管的雨水暢通進(jìn)入翻斗，同時(shí)能作為一個(gè)觸發(fā)信號(hào)來激活雨量計(jì)量裝置，使得雨量計(jì)能在極低功耗情況下運(yùn)行。
所述的全方位視頻圖像采集與處理裝置，本發(fā)明中采用了全方位視覺傳感器，其目的是能在讀取小浮標(biāo)的視頻信息同時(shí)又能檢測周圍的視頻信息，這樣雨量傳感器也能檢測泥石流等自然災(zāi)害的視頻信息；全方位視覺傳感器如圖1所示，聚光透鏡4以及攝像單元5固定在圓筒體的下部；圓筒體的上部固定著一個(gè)向下的大曲率的折反射鏡1，其光學(xué)原理是全景圖像的光點(diǎn)經(jīng)透明外罩3，在折反射鏡1上形成折反射，然后在CMOS攝像單元5上成像。這樣能將一個(gè)半球(折反射鏡)中的信息壓縮成一幅圖像，使得一幅圖像中的信息量更大。
所述的折反射鏡為曲面鏡，攝像頭包括聚光透鏡和攝像單元位于雙曲面鏡的虛焦點(diǎn)位置；雙曲面鏡構(gòu)成的光學(xué)系統(tǒng)由下面5個(gè)等式表示。折反射鏡面設(shè)計(jì)圖如圖2所示。
((X2+Y2)/a2)-(Z2/b2)＝-1(7＞0) (26)c=a2+b2---(27)]]>β＝tan-1(Y/X) (28)α＝tan-1[(b2+c2)sinγ-2bc]/(b2+c2)cosγ (29)γ=tan-1[f/(X2+Y2)]---(30)]]>上式中，X，Y，Z表示空間坐標(biāo)，c表示雙曲面鏡的焦點(diǎn)，2c表示兩個(gè)焦點(diǎn)之間的距離，a，b分別是雙曲面鏡的實(shí)軸和虛軸的長度，β表示入射光線在XY平面上的夾角—方位角，α表示入射光線在XZ平面上的夾角—俯角，f表示成像平面到雙曲面鏡的虛焦點(diǎn)的距離。
所述的全方位視頻圖像采集與處理單元、網(wǎng)絡(luò)通信單元和聲音采集與處理單元，在硬件與軟件實(shí)現(xiàn)方面，本發(fā)明中選擇嵌入式Linux系統(tǒng)，主要達(dá)到集傳感、通信、移動(dòng)為一體的目的，嵌入式Linux系統(tǒng)中包括了軟件與硬件技術(shù)，其中嵌入式Linux軟件是核心技術(shù)，它能實(shí)現(xiàn)全方位視覺的視頻服務(wù)器的功能。
嵌入式Linux全方位視覺傳感器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如附圖3所示。在嵌入式系統(tǒng)硬件方面，選用Samsung公司的S3c2410開發(fā)板為嵌入式arm9硬件平臺(tái)，處理器內(nèi)部集成了ARM公司ARM920T處理器核的32位微控制器，此外，配置16MB 16位的Flash和64MB 32位的SDRAM。通過以太網(wǎng)控制器芯片DM9000E擴(kuò)展一個(gè)網(wǎng)口并引出一個(gè)HOST USB接口。通過在USB接口上外接一個(gè)帶USB口的攝像頭，將采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)捷斎刖彌_區(qū)中進(jìn)行處理。
所述的視頻服務(wù)器，其目的是不斷讀取全方位視覺傳感器所拍攝到的場景圖像信息，并提供對(duì)有線及無線網(wǎng)絡(luò)的支持，使各種網(wǎng)絡(luò)與遠(yuǎn)程主機(jī)進(jìn)行Socket通訊，實(shí)現(xiàn)在遠(yuǎn)程主機(jī)上進(jìn)行視頻分析與處理，也可以通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸場景信息到手機(jī)上，方便用戶隨時(shí)隨地查看泥石流發(fā)生的現(xiàn)場視頻信息。全方位視覺傳感器視頻服務(wù)器的架構(gòu)如圖4所示，在S3c2410中建立視頻服務(wù)器。
所述的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)單元用于在降雨發(fā)生后的泥石流發(fā)生的預(yù)測預(yù)報(bào)，根據(jù)所計(jì)算得到的最大10分鐘雨強(qiáng)、最大一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量作為狀態(tài)輸入，通過統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型判斷在該狀態(tài)條件下發(fā)生泥石流的概率以及不發(fā)生泥石流的概率，并根據(jù)所求的概率作出泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度的判斷；圖9為最大一小時(shí)雨強(qiáng)—實(shí)效雨量平面上的發(fā)生泥石流概率曲線圖，圖9是通過發(fā)生泥石流情況下取得的最大一小時(shí)雨強(qiáng)—實(shí)效雨量的歷史數(shù)據(jù)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)回歸方式得到的，用同樣的方法也可以得到最大10分鐘雨強(qiáng)—實(shí)效雨量平面上的發(fā)生泥石流概率曲線圖(沒有附圖)、最大一小時(shí)雨強(qiáng)—實(shí)效雨量平面上的不發(fā)生泥石流概率曲線圖(沒有附圖)以及最大10分鐘雨強(qiáng)—實(shí)效雨量平面上的不發(fā)生泥石流概率曲線圖(沒有附圖)。
根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)，由于發(fā)生事件都可以看作事物內(nèi)部狀態(tài)的過去變化與外部所有因素共同作用的結(jié)果，該發(fā)生事件的狀態(tài)量反映了事物本事的過去所有信息和外部影響信息，因此一旦當(dāng)采集足夠多發(fā)生事件，即樣本長度足夠長時(shí)，狀態(tài)變量就能包含該事物發(fā)展的全部信息。每一次降雨過程都會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的雨強(qiáng)、實(shí)效雨量以及泥石流災(zāi)害是否發(fā)生的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)保存在系統(tǒng)的存儲(chǔ)單元內(nèi)，隨著時(shí)間的推移，降雨過程記錄量的增多，最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)Y10min發(fā)生泥石流與不發(fā)生泥石流的樣本空間就會(huì)增大，統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型的可信度就會(huì)提高，同時(shí)可以將監(jiān)控地所在的緯度和汛期的日照、蒸發(fā)、植被狀況和相對(duì)濕度以及土坡特性等因數(shù)消化在自學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)過程中，使得泥石流災(zāi)害預(yù)測預(yù)報(bào)模型能包含當(dāng)?shù)氐牡刭|(zhì)因素、地形因素、土壤因素、植被因素、降雨等因子的全部信息。
要進(jìn)行泥石流發(fā)生預(yù)警預(yù)報(bào)模型的建立是十分必要的，用該模型作為在某個(gè)所計(jì)算得到的最大10分鐘雨強(qiáng)、最大一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量數(shù)據(jù)條件下判斷泥石流發(fā)生概率的參考標(biāo)準(zhǔn)，同樣模型的準(zhǔn)確性也決定了泥石流發(fā)生預(yù)警預(yù)報(bào)精度，因此每當(dāng)一個(gè)新記錄產(chǎn)生后(降雨過程結(jié)束后)，要根據(jù)泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元中的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸計(jì)算修正統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型，由于每次降雨過程都會(huì)產(chǎn)生最大10分鐘雨強(qiáng)、最大一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量以及是否發(fā)生了泥石流等數(shù)據(jù)，隨著時(shí)間的推移，統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型的樣本空間就會(huì)增大，泥石流發(fā)生預(yù)警預(yù)報(bào)精度就會(huì)提高，本發(fā)明中將之稱為預(yù)警預(yù)報(bào)模型自學(xué)習(xí)自修正。本發(fā)明中將雨強(qiáng)一實(shí)效雨量用狀態(tài)關(guān)系圖表示。
所述的最大一小時(shí)雨強(qiáng)—實(shí)效雨量狀態(tài)關(guān)系圖以及最大10分鐘雨強(qiáng)—實(shí)效雨量狀態(tài)關(guān)系圖是將觸發(fā)泥石流發(fā)生的兩個(gè)重要因素用一個(gè)平面坐標(biāo)系來表達(dá)泥石流發(fā)生的分布概率，具體做法是首先根據(jù)在泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元中的歷史數(shù)據(jù)，繪制一張雨強(qiáng)—實(shí)效雨量的關(guān)系圖，即在平面直角坐標(biāo)圖上，將橫坐標(biāo)代表實(shí)效雨量(發(fā)生泥石流時(shí)的當(dāng)日激發(fā)雨量十前15天的實(shí)效雨量)，縱坐標(biāo)代表最大1小時(shí)雨強(qiáng)或最大10分鐘雨強(qiáng)，利用泥石流發(fā)生事件雨量資料可以繪制出一張當(dāng)量雨強(qiáng)—實(shí)效雨量的關(guān)系圖，也可以得到如下關(guān)系式y(tǒng)1h＝f1(R當(dāng)日+R有效)y10min＝f2(R當(dāng)日+R有效) (1)上式中的R當(dāng)日為發(fā)生泥石流時(shí)的當(dāng)日激發(fā)雨量，計(jì)算是從泥石流發(fā)生時(shí)刻起往前推至凌晨8時(shí)的降雨量。據(jù)有關(guān)研究成果表明，暴發(fā)前的雨量才對(duì)泥石流的激發(fā)起主要作用，暴發(fā)后的降雨只對(duì)該場泥石流暴發(fā)的連續(xù)時(shí)間和規(guī)模有影響，因此預(yù)報(bào)泥石流災(zāi)害暴發(fā)模型的建立只需暴發(fā)前的雨量，即發(fā)生泥石流的當(dāng)日激發(fā)降雨量；上式中的R有效為前期有效雨量，由于泥石流的發(fā)生，不僅僅是當(dāng)時(shí)降雨的作用，前期降雨也會(huì)直接影響到前期的土壤含水量，從而影響到發(fā)生泥石流的臨界雨量的大小。因此，在分析發(fā)生泥石流的臨界雨量，首先應(yīng)將前期土壤含水量和發(fā)生泥石流的當(dāng)日激發(fā)雨量作為整體因素來考慮。由于前期土壤含水量大面積測定實(shí)際比較困難，往往利用前期降雨量進(jìn)行折算，來間接反映前期土壤含水量的多少。根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度和汛期的日照、蒸發(fā)、植被狀況和相對(duì)濕度以及土坡特性，采用公式(2)計(jì)算前期(15天)的有效雨量， 式中，K為系數(shù)(根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度、汛期的日照、徑流、蒸發(fā)、土壤滲透能力等因素確定)，K為小于1的系數(shù)，因此(k)t的計(jì)算結(jié)果隨著日數(shù)的前移對(duì)前期有效雨量的影響越來越小，它實(shí)際上為衰減系數(shù)。這是因?yàn)榻档酵寥览锏挠炅浚ㄟ^徑流蒸發(fā)、滲漏、植物吸收等、殘留在土壤里的雨量，隨著時(shí)間的推移就土壤中的含水量就會(huì)越來越少。
當(dāng)R當(dāng)日+R有效固定在一個(gè)比較小的范圍內(nèi)時(shí)，當(dāng)量最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min認(rèn)為分布比較集中，然后我們通過收集當(dāng)?shù)貧庀髷?shù)據(jù)以及泥石流發(fā)生的情況，可以得到在某個(gè)R當(dāng)日+R有效以及最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min范圍內(nèi)發(fā)生泥石流的概率分布和不發(fā)生泥石流的概率分布，如果歷史數(shù)據(jù)足夠充分的話，可以認(rèn)為發(fā)生泥石流的概率分布和不發(fā)生泥石流的概率分布服從正態(tài)分布，為了簡化計(jì)算我們將上述的二維概率問題通過R當(dāng)日+R有效的區(qū)間劃分，簡化成求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率分布和不發(fā)生泥石流的一維概率問題。
所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率分布，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的個(gè)數(shù)n1、n2(樣本含量)即得均數(shù)
其公式為Y1h‾=(Y1h(1)+Y1h(2)+......+Y1h(n))/n1=Σ1n1Y1h/n1---(3)]]>Y10min‾=(Y10min(1)+Y10min(2)+......+Y10min(n))/n2=Σ1n2Y10min/n2]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min。其公式為s1h=Σ1n1(Y1h-Y1h‾)2/(n1-1)---(4)]]>s10min=Σ1n2(Y10min-Y10min‾)2/(n2-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流發(fā)生樣本含量n1、n2足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min分別代替μ1h、μ10min和σ1h、σ10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f1(Y1h)、f2(Y10min)。其公式為f1(Y1h)=e-(Y1h-μ1h)2(2σ1h2)/σ1h2π]]>0＜Y10min＜Y1h＜Kf2(Y10min)=e-(Y10min-μ10min)2(2σ10min2)/σ10min2π---(5)]]>式中μ1h、μ10min為均數(shù)；σ1h、σ10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，即2.71828。以上均為常數(shù)，僅Y1h、Y10min為變量(實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min)。
所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min不發(fā)生泥石流的概率分布，與上述方法一樣，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)不發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y^1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y^10min的個(gè)數(shù)n3、n4(樣本含量)即得均數(shù) 其公式為
Y^1h‾=(Y^1h(1)+Y^1h(2)+......+Y^1h(n3))/n3=Σ1n3Y^1h/n3---(6)]]>Y^10min‾=(Y^10min(1)+Y^10min(2)+......+Y^10min(n4))/n4=Σ1n4Y^10min/n4]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min。其公式為s^1h=Σ1n3(Y^1h-Y^1h‾)2/(n3-1)---(7)]]>s^10min=Σ1n4(Y^10min-Y^10min‾)2/(n4-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流不發(fā)生樣本含量n3、n4足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min分別代替μ^1h、μ^10min和σ^1h、σ^10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f3(Y1h)、f4(Y10min)。其公式為f3(Y1h)=e-(Y1h-μ^1h)2(2σ^1h2)/σ^1h2π]]>0＜Y10min＜Y1h＜K2f4(Y10min)=e-(Y10min-μ^10min)2(2σ^10min2)/σ^10min2π---(8)]]>式中μ^1h、μ^10min為均數(shù)；σ^1h、σ^10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，即2.71828。以上均為常數(shù)，僅Y1h、Y10min為變量(實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min)。
所述的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h與最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的統(tǒng)計(jì)是以每分鐘為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的；雨強(qiáng)則指單位時(shí)間內(nèi)暴雨的降雨量。在Δt(i)暴雨歷時(shí)內(nèi)降雨量為Δy(i)時(shí)，平均雨強(qiáng)可用以下公式計(jì)算y(i)=Δy(i)Δt(i)---(9)]]>y1h=max(Σi=j-10j-49y(i),Σi=j-9j+50y(i),Σi=j-8j+51y(i),..,Σi=jj+59y(i))---(10)]]>y10min=max(Σi=j+40j+49y(i),Σi=j+41j+50y(i),Σi=j+42j+51y(i),...m,Σi=j+50j+59y(i))]]>式中，i為目前統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，j為前60分的統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)。
根據(jù)公式(5)、(8)對(duì)于每一個(gè)最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h都可以求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率，同樣對(duì)于每一個(gè)最大10分鐘雨強(qiáng)y10min都可以求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率，根據(jù)所求得的概率值就能進(jìn)行泥石流發(fā)生的預(yù)測預(yù)報(bào)。
所述的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)單元根據(jù)所計(jì)算得到的最大10分鐘雨強(qiáng)、最大一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量作為狀態(tài)輸入，通過統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型判斷在該狀態(tài)條件下發(fā)生泥石流的概率以及不發(fā)生泥石流的概率，并根據(jù)所求的概率作出泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度的判斷，本發(fā)明中按照泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度，顏色依次為藍(lán)色、黃色、橙色、橙紅色、紅色等五種顏色；在嚴(yán)重性方面依次代表一般、有些嚴(yán)重、較重、嚴(yán)重、特別嚴(yán)重，其分布分別為2.5％(μ1h-1.96σ1h)、15.9％(μ1h-1σ1h)、50％(μ1h)、84.1％(μ1h+1σ1h)、97.5％(μ1h+1.96σ1h)和2.5％(μ10min-1.96σ10min)、15.9％(μ10min-1σ10min)、50％(μ10min)、84.1％(μ10min+1σ10min)、97.5％(μ10min+1.96σ10min)；泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性判斷，是根據(jù)公式(5)所求得的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率來劃分的，這兩個(gè)概率值會(huì)有些差異，我們選其中一個(gè)最大的概率max(f1(Y1h)，f2(Y10min)作為嚴(yán)重性預(yù)測預(yù)報(bào)指標(biāo)。
在緊急程度方面依次代表一般、有些緊急、較緊急、緊急、特別緊急；首先我們以f1(Y1h)發(fā)生的概率來作為緊急程度判斷基準(zhǔn)，然后用f2(Y10min)、f3(Y1h)以及f4(Y10min)來進(jìn)行偏差調(diào)整，偏差調(diào)整的理由如下1)從泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性來講，最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h與最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率越高嚴(yán)重性越大；從泥石流災(zāi)害的緊急程度來講，如果最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率大于最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率的話，發(fā)出避難警告的緊急程度越高，具體做法是當(dāng)出現(xiàn)上述情況時(shí)提高一個(gè)緊急程度；2)在某一個(gè)最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h與最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流災(zāi)害與不發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率會(huì)同時(shí)存在，也就是說在這種情況下泥石流發(fā)生存在著不確定性，從概率的角度來講，發(fā)生泥石流與不發(fā)生泥石流的概率區(qū)間會(huì)出現(xiàn)重替，如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率遠(yuǎn)大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))降低兩個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))降低一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于某個(gè)概率時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k1，提高一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于某個(gè)概率時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k2(k1＞k2)，提高兩個(gè)緊急程度；不發(fā)生泥石流的概率區(qū)間分布分別為97.5％(μ^1h-1.96σ^1h)、84.1％(μ^1h-1σ^1h)、50％(μ^1h)、15.9％(μ^1h+1σ^1h)、2.5％(μ^1h+1.96σ^1h)和97.5％(μ^10min-1.96σ^10min)、84.1％(μ^10min-1σ^10min)、50％(μ^10min)、15.9％(μ^10min+1σ^10min)、2.5％(μ^10min+1.96σ^10min)；從上述分布來看，雨強(qiáng)越小不發(fā)生泥石流的概率越大，相反雨強(qiáng)越大不發(fā)生泥石流的概率越小，隨著雨強(qiáng)的增大不發(fā)生泥石流的概率變小。
應(yīng)用泥石流災(zāi)害預(yù)測預(yù)報(bào)模型提供災(zāi)害反應(yīng)對(duì)策，一般指警戒和避難兩種形式的決策，前者就是在泥石流未發(fā)生之前，向人們發(fā)布這一事件可能出現(xiàn)的一種危險(xiǎn)警告信號(hào)，使人們?cè)谒枷肷嫌兴匾?，在行?dòng)上有所準(zhǔn)備，必要時(shí)還得采取某些防范措施；后者是在泥石流事件即將發(fā)生，或事件處于極限危險(xiǎn)狀態(tài)，向人們發(fā)布避免災(zāi)害的行動(dòng)信號(hào)。從安全角度從發(fā)，發(fā)布的避難信號(hào)希望越早越好，晚了起不到應(yīng)有的避難效果。但發(fā)布的避難事件，如果它未發(fā)生，又可能造成不必要的損失和混亂。本發(fā)明中，泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度判斷值均為較重、較緊急情況時(shí)發(fā)布勸說避難信號(hào)；當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度判斷值均為嚴(yán)重、緊急情況時(shí)發(fā)布避難信號(hào)；當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性判斷值為嚴(yán)重或者特別嚴(yán)重，緊急程度判斷值為特別緊急情況時(shí)發(fā)布緊急避難信號(hào)。
所述的預(yù)警預(yù)報(bào)模型自學(xué)習(xí)自修正，由于每一次降雨過程都會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的雨強(qiáng)、實(shí)效雨量以及泥石流災(zāi)害是否發(fā)生的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)保存在泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元內(nèi)，然后再利用公式(2)、(3)、(6)、(7)與原先的歷史數(shù)據(jù)一起重新求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的均數(shù)
樣本標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min、均數(shù)
樣本標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min，隨著時(shí)間的推移，降雨過程記錄量的增多，最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流與不發(fā)生泥石流的樣本空間就會(huì)增大，統(tǒng)計(jì)的可信度就會(huì)提高，同時(shí)可以將監(jiān)控地所在的緯度和汛期的日照、蒸發(fā)、植被狀況和相對(duì)濕度以及土坡特性等因數(shù)消化在自學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)過程中，使得泥石流災(zāi)害預(yù)測預(yù)報(bào)模型能包容當(dāng)?shù)氐牡刭|(zhì)因素、地形因素、土壤因素、植被因素、降雨等因子的影響。
所述的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)信息發(fā)布單元，將在泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)單元中所得到的判斷結(jié)果用網(wǎng)絡(luò)及其他各種手段及時(shí)發(fā)布給下游的災(zāi)害危險(xiǎn)區(qū)的居民，網(wǎng)絡(luò)傳輸可以有兩種方案可選擇1)有線網(wǎng)絡(luò)傳輸在視頻服務(wù)器端建立一個(gè)多線程Socket服務(wù)器，不斷監(jiān)聽遠(yuǎn)程客戶端請(qǐng)求，以支持多個(gè)客戶端同時(shí)連接，但是在山區(qū)采用該方案會(huì)受到條件限制；2)無線網(wǎng)絡(luò)傳輸在視頻服務(wù)器端建立一個(gè)GPRS服務(wù)器，使用戶通過無線網(wǎng)絡(luò)訪問全方位視頻信息。在檢測到泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)或用戶請(qǐng)求發(fā)送現(xiàn)場信息時(shí)，能夠自動(dòng)把現(xiàn)場信息以彩信形式發(fā)送到用戶手機(jī)上，等等。發(fā)布的信息內(nèi)容主要是警戒或者是避難，然后通報(bào)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度信息。
上述的實(shí)施例所產(chǎn)生的發(fā)明效果是，按照上述原理制造的基于全方位視覺的泥石流災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，能提供一種專用的雨量、雨強(qiáng)檢測儀器和計(jì)算機(jī)智能計(jì)算技術(shù)結(jié)合進(jìn)行自動(dòng)泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)，能精確、靈敏、長期可靠、高質(zhì)量地完成泥石流發(fā)生的檢測和避難警報(bào)輸出的新手段，并保持低維護(hù)率、支持遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)通信、智能化計(jì)算等設(shè)計(jì)指標(biāo)，采用全方位視覺傳感器獲取降雨氣象的可視化信息，根據(jù)所獲得的降雨信息求得15日的前期降雨的實(shí)效雨量、當(dāng)日激發(fā)雨量、最大一小時(shí)雨強(qiáng)、最大10分鐘雨強(qiáng)等數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)回歸等數(shù)學(xué)手段建立組合預(yù)警預(yù)報(bào)模型，并通過對(duì)降雨與泥石流發(fā)生的資料收集不斷自動(dòng)修正預(yù)報(bào)模型，來達(dá)到精確預(yù)警預(yù)報(bào)的目的。通過準(zhǔn)確的泥石流災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模型提高泥石流災(zāi)害的預(yù)警預(yù)報(bào)精度，能使災(zāi)害危險(xiǎn)區(qū)的居民可以及時(shí)得到泥石流災(zāi)害的將要發(fā)生信息，迅速采取預(yù)防措施回避損失，減輕泥石流的災(zāi)害，保障山區(qū)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。
本發(fā)明將光、機(jī)、電、通信、圖像處理和多媒體等技術(shù)集成在一起，實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害的智能化計(jì)算與泥石流的預(yù)警預(yù)報(bào)，提高了檢測泥石流的準(zhǔn)確度，裝置能在極低的功耗下運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了雨量的自動(dòng)數(shù)據(jù)采集處理，提供各種網(wǎng)絡(luò)通信手段以及各種控制功能，能在非常惡劣的環(huán)境條件下可靠工作，同時(shí)支持各種網(wǎng)絡(luò)通信，能方便地形成地質(zhì)災(zāi)害檢測網(wǎng)絡(luò)，對(duì)同時(shí)把握區(qū)域的泥石流發(fā)生、災(zāi)害分布和受災(zāi)程度情況提供了一種新的手段。
權(quán)利要求
1.一種基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置包括用于監(jiān)視待測山體和雨量收集裝置水位的全方位視覺傳感器、雨量收集裝置和用于根據(jù)視頻信號(hào)進(jìn)行災(zāi)害檢測的微處理器，所述的全方位視覺傳感器安裝在待測山體的溝床的上方，所述的全方位視覺傳感器輸出連接微處理器，所述的全方位視覺傳感器包括用以反射監(jiān)控領(lǐng)域中物體的外凸折反射鏡面、用以防止光折射和光飽和的黑色圓錐體、透明圓柱體和攝像頭，所述的外凸折反射鏡面位于透明圓柱體的上方，外凸折反射鏡面朝下，黑色圓錐體固定在外凸折反射鏡面的底部中央；所述的雨量收集裝置包括盛水器、翻斗，所述的翻斗上設(shè)有用于顯示盛水器水位的浮標(biāo)；所述的微處理器包括視覺傳感器標(biāo)定模塊，用于設(shè)定視頻圖像位置與實(shí)際空間坐標(biāo)上的位置的對(duì)應(yīng)關(guān)系；浮標(biāo)位置采集模塊，用于采集視頻傳感器的視頻圖像，并確定盛水器浮標(biāo)的位置；雨量智能計(jì)算模塊，用于設(shè)定浮標(biāo)的位置與翻斗的水量的對(duì)應(yīng)關(guān)系；采集視覺傳感器的信號(hào)，檢測翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作前瞬間浮標(biāo)的位置，并依據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算翻斗中的實(shí)際雨量，檢測翻斗前一次自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置，計(jì)量翻斗中的初始雨量，實(shí)際雨量與初始雨量相減后得到本次傾倒雨量；激發(fā)泥石流雨強(qiáng)計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算降雨過程中最大10分鐘雨強(qiáng)或最大1小時(shí)雨強(qiáng)，以每分鐘為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；雨強(qiáng)則指單位時(shí)間內(nèi)暴雨的降雨量，在Δt(i)暴雨歷時(shí)內(nèi)降雨量為ΔY(i)時(shí)，每分鐘平均雨強(qiáng)用以下公式(15)計(jì)算y(i)=ΔY(i)Δt(i)---(15)]]>要得到最大10分鐘雨強(qiáng)或最大1小時(shí)雨強(qiáng)，遍歷統(tǒng)計(jì)時(shí)間間隔前后10分鐘的情況，并求其最大值，計(jì)算公式如(16)所示y1h=max(Σi=j-10j+49y(i),Σi=j-9j+50y(i),Σi=j-8j+51y(i),···,Σi=jj+59y(i))]]>y10min=max(Σi=j+40j+49y(i),Σi=j+41j+50y(i),Σi=j+42j+51y(i),···,Σi=j+50j+59y(i))---(16)]]>式中，i為目前統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，j為前60分的統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，y1h為最大一小時(shí)雨強(qiáng)，y10min為最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；當(dāng)日激發(fā)雨量計(jì)算模塊，用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算從泥石流發(fā)生時(shí)刻起往前推至凌晨8時(shí)的降雨量；前期有效雨量計(jì)算模塊，用于根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度和汛期的日照、蒸發(fā)、植被狀況和相對(duì)濕度以及土坡特性，采用公式(2)計(jì)算前期15天的有效雨量， 式中，K為系數(shù)，根據(jù)監(jiān)控地所在的緯度、汛期的日照、徑流、蒸發(fā)、土壤滲透能力等因素確定，K為小于1的衰減系數(shù)；泥石流的概率分布計(jì)算模塊，用于設(shè)定R當(dāng)日＋R有效固定在一個(gè)比較小的范圍，計(jì)算得到在所述R當(dāng)日+R有效以及最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min范圍內(nèi)發(fā)生泥石流的概率分布和不發(fā)生泥石流的概率分布；所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率分布，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的個(gè)數(shù)n1、n2樣本含量即得均數(shù)
其公式為Y1h‾=(Y1h(1)+Y1h(2)+······+Y1h(n))/n1=Σ1n1Y1h/n1---(3)]]>Y10min‾=(Y10min(1)+Y10min(2)+······+Y10min(n))/n2=Σ1n2Y10min/n2]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min，其公式為s1h=Σ1n1(Y1h-Y1h‾)2/(n1-1)---(4)]]>s10min=Σ1n2(Y10min-Y10min‾)2/(n2-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流發(fā)生樣本含量n1、n2足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s1h、s10min分別代替μ1h、μ10min和σ1h、σ10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f1(Y1h)、f2(Y10min)，其公式為f1(Y1h)=e-(Y1h-μ1h)2(2σ1h2)/σ1h2π0<Y10min<Y1h<K]]>f2(Y10min)=e-(Y10min-μ10min)2(2σ10min2)/σ10min2π---(5)]]>式中μ1h、μ10min為均數(shù)；σ1h、σ10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，Y1h為實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、，Y10min為實(shí)際的最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；所述的求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min不發(fā)生泥石流的概率分布，與上述方法一樣，首先是在某個(gè)R當(dāng)日+R有效范圍內(nèi)不發(fā)生泥石流災(zāi)害時(shí)求最大一小時(shí)雨強(qiáng)y^1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y^10min的個(gè)數(shù)n3、n4樣本含量即得均數(shù) 其公式為Y^1h‾=(Y^1h(1)+Y^1h(2)+······+Y^1h(n3))/n3=Σ1n3Y^1h/n3---(6)]]>Y^10min‾=(Y^10min(1)+Y^10min(2)+······+Y^10min(4))/n4=Σ1n4Y^10min/n4]]>然后根據(jù)均數(shù)
來求得其各自的標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min。其公式為s^1h=Σ1n3(Y^1h-Y^1h‾)2/(n3-1)---(7)]]>s^10min=Σ1n4(Y^10min-Y^10min‾)2/(n4-1)]]>當(dāng)雨強(qiáng)與泥石流不發(fā)生樣本含量n3、n4足夠大時(shí)，常用樣本均數(shù)
和樣本標(biāo)準(zhǔn)差s^1h、s^10min分別代替μ^1h、μ^10min和σ^1h、σ^10min，按其變化參數(shù)，推導(dǎo)出正態(tài)分布密度函數(shù)f3(Y1h)、f4(Y10min)，其公式為f3(Y1h)=e-(Y1h-μ^1h)2(2σ^1h2)/σ^1h2π0<Y10min<Y1h<K2]]>f4(Y10min)=e-(Y10min-μ^10min)2(2σ^10min2)/σ^10min2π---(8)]]>式中μ^1h、μ^10min為均數(shù)；σ^1h、σ^10min為標(biāo)準(zhǔn)差；π為圓周率；e為自然對(duì)數(shù)的底，Y1h為實(shí)際的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、，Y10min為實(shí)際的最大10分鐘雨強(qiáng)y10min；所述的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h與最大10分鐘雨強(qiáng)y10min的統(tǒng)計(jì)是以每分鐘為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的；雨強(qiáng)則指單位時(shí)間內(nèi)暴雨的降雨量；在Δt(i)暴雨歷時(shí)內(nèi)降雨量為Δy(i)時(shí)，平均雨強(qiáng)可用以下公式計(jì)算y(i)=Δy(i)Δt(i)---(9)]]>y1h=max(Σi=j-10j+49y(i),Σi=j-9j+50y(i),Σi=j-8j+51y(i),···,Σi=jj+59y(i))]]>y10min=max(Σi=j+40j+49y(i),Σi=j+41j+50y(i),Σi=j+42j+51y(i),···,Σi=j+50j+59y(i))---(10)]]>式中，i為目前統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)，j為前60分的統(tǒng)計(jì)時(shí)刻點(diǎn)；根據(jù)公式(5)、(8)對(duì)于每一個(gè)最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率，同樣對(duì)于每一個(gè)最大10分鐘雨強(qiáng)y10min求得發(fā)生與不發(fā)生泥石流的概率；泥石流災(zāi)害量化模塊，用于根據(jù)公式(5)所求得的最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h、最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流的概率，取最大的概率max(f1/Y1h)，f2(Y10min)作為嚴(yán)重性預(yù)測預(yù)報(bào)指標(biāo)，劃分嚴(yán)重性等級(jí)；以f1(Y1h)發(fā)生的概率來作為緊急程度判斷基準(zhǔn)，用f2(Y10min)、f3(Y1h)以及f4(Y10min)來進(jìn)行偏差調(diào)整，如果最大10分鐘雨強(qiáng)y10min發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率大于最大一小時(shí)雨強(qiáng)y1h發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率的話，提高一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率遠(yuǎn)大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))，降低兩個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率大于發(fā)生泥石流的概率時(shí)，(f3(Y1h)，f4(Y10min))＞(f1(Y1h)，f2(Y10min))降低一個(gè)緊急程度； 如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于設(shè)定概率k1時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k1，提高一個(gè)緊急程度；如果當(dāng)不發(fā)生泥石流的概率小于另一設(shè)定概率k2時(shí)max(f3(Y1h)，f4(Y10min))≤k2，k1＞k2，提高兩個(gè)緊急程度；泥石流災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模塊，用于當(dāng)本次測量的嚴(yán)重性等級(jí)、緊急程度超過預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，發(fā)布避難信號(hào)。
2.如權(quán)利要求
1所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于在所述的泥石流災(zāi)害量化模塊中，嚴(yán)重性等級(jí)包括一般、有些嚴(yán)重、較重、嚴(yán)重、特別嚴(yán)重，其分布分別為2.5％(μ1h-1.96σ1h)、15.9％(μ1h-1σ1h)、50％(μ1h)、84.1％(μ1h+1σ1h)、97.5％(μ1h+1.96σ1h)和2.5％(μ10min-1.96σ10min)、15.9％(μ10min-1σ10min)、50％(μ10min)、84.1％(μ10min+1σ10min)、97.5％(μ10min+1.96σ10min)；緊急程度包括一般、有些緊急、較緊急、緊急、特別緊急；在泥石流災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)模塊中，當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度判斷值均為較重、較緊急情況時(shí)發(fā)布勸說避難信號(hào)；當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度判斷值均為嚴(yán)重、緊急情況時(shí)發(fā)布避難信號(hào)；當(dāng)泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性判斷值為嚴(yán)重或者特別嚴(yán)重，緊急程度判斷值為特別緊急情況時(shí)發(fā)布緊急避難信號(hào)。
3.如權(quán)利要求
2所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的微處理器還包括溝谷上游檢測模塊，用于檢測溝谷上游是否發(fā)生崩塌和滑坡；所述的溝谷上游檢測模塊包括圖像變化計(jì)算單元，用于采用快速分割算法檢測地貌發(fā)生的變化，設(shè)定一個(gè)比較穩(wěn)定的基準(zhǔn)參考圖像，將所獲得的當(dāng)前幀現(xiàn)場視頻圖像與基準(zhǔn)參考圖像進(jìn)行差值運(yùn)算，圖像相減的計(jì)算公式如式(24)表示fd(X，t0，ti)＝f(X，ti)-f(X，t0) (24)上式中，fd(X，t0，ti)是實(shí)時(shí)拍攝到檢測范圍內(nèi)圖像與基準(zhǔn)參考圖像間進(jìn)行圖像相減的結(jié)果；f(X，ti)是實(shí)時(shí)拍攝到檢測范圍內(nèi)圖像；f(X，t0)是基準(zhǔn)參考圖像；連通區(qū)域計(jì)算單元，用于對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行標(biāo)記，像素灰度為0的背景，像素灰度為1為目標(biāo)，計(jì)算當(dāng)前圖像中的像素是否與當(dāng)前像素周圍相鄰的某一個(gè)點(diǎn)的像素相等，如灰度相等判斷為具有連通性，將所有具有連通性的像素作為一個(gè)連通區(qū)域；崩塌和滑坡判斷單元，用于依據(jù)上述得到的連通區(qū)域，對(duì)上述標(biāo)記過的每個(gè)連通區(qū)域求出其面積Si，當(dāng)前景活動(dòng)對(duì)象面積Si超過一個(gè)閾值時(shí)作為崩塌和滑坡可疑；每幀之間活動(dòng)對(duì)象的移動(dòng)判斷其移動(dòng)方向，如運(yùn)動(dòng)方向是從高處下低處移動(dòng)，判定屬于崩塌和滑坡；將每一幀中求的連通區(qū)域用按先后順序以軌跡方式表達(dá)其軌跡形狀，其軌跡形狀接近于一個(gè)矩型，發(fā)生崩塌和滑坡位置越高，矩型的高度尺寸就越大，崩塌和滑坡發(fā)生面積越大，矩型的寬度尺寸就越大。
4.如權(quán)利要求
2所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的微處理器還包括溝谷中游檢測模塊，用于檢測泥石流的運(yùn)動(dòng)特征、流量特征以及流量沿程特征；所述的溝谷上游檢測模塊包括灰度直方圖單元，用于將全方位視覺傳感器采集的視頻圖像采用灰度直方圖表示，描述圖像中具有灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度出現(xiàn)的頻率；泥石流劃分單元，用于利用檢測區(qū)域內(nèi)灰度直方圖的分布來區(qū)分水流、泥石流的龍頭、龍身、龍尾，設(shè)定龍頭、龍身、龍尾經(jīng)過檢測區(qū)域相應(yīng)的直方圖；流速測量單元，用于將在全方位視覺傳感器所獲得的圖像中從上游到下游對(duì)檢測區(qū)域進(jìn)行按序編號(hào)，在視頻測量中在某一個(gè)時(shí)刻中發(fā)現(xiàn)初始檢測區(qū)域所檢測到的直方圖有明顯的變化，將該時(shí)刻與直方圖保存在存儲(chǔ)單元內(nèi)，經(jīng)過一段時(shí)間后發(fā)現(xiàn)另一檢測區(qū)域所檢測到的直方圖也有明顯的變化，并與保存在存儲(chǔ)單元內(nèi)的初始檢測區(qū)域所檢測到的直方圖進(jìn)行比對(duì)，如果兩個(gè)直方圖有非常大的相似性，認(rèn)為泥石流的龍頭從剛才的初始檢測區(qū)域向前發(fā)展到另一檢測區(qū)域，兩個(gè)檢測區(qū)域之間的距離是在該時(shí)間內(nèi)泥石流的龍頭或龍身或龍尾運(yùn)動(dòng)的距離，通過計(jì)算下式得到泥石流的流速；流速＝所經(jīng)過的距離/所經(jīng)歷的時(shí)間。
5.如權(quán)利要求
2所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的微處理器還包括溝谷下游檢測模塊，用于通過用戶界面輸入泥石流可能經(jīng)過的溝谷圖像信息，并將該信息存儲(chǔ)在存儲(chǔ)單元中，在檢測泥石流發(fā)生時(shí)根據(jù)所存儲(chǔ)溝谷圖像信息，并判斷在該溝谷上是否發(fā)現(xiàn)有黑色流動(dòng)體，如果有，判定有泥石流發(fā)生可疑。
6.如權(quán)利要求
1-5之一所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的盛水器下端設(shè)有引流管，該引流管的下方為翻斗，所述的翻斗安裝在鉸支座上，所述鉸支座位于當(dāng)翻斗盛積的水量達(dá)到設(shè)定數(shù)量值時(shí)正好能使翻斗翻倒、將翻斗中盛積的水量傾倒完畢后翻斗由于重心恢復(fù)力的作用恢復(fù)到原來位置的平衡支點(diǎn)，所述的翻斗上安裝在翻斗翻倒時(shí)堵住引流管、翻斗恢復(fù)后放開引流管的止流裝置，所述的止流裝置的堵塞件與引流管的下端配合；在所述的翻斗內(nèi)設(shè)有觀測水槽，所述的觀測水槽與翻斗底部連通，所述的觀測水槽內(nèi)設(shè)有具有顏色特征的浮標(biāo)。
7.如權(quán)利要求
6所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的翻斗呈扁型梯形狀，翻斗的寬度為一個(gè)恒定量W，梯形邊的下部底邊長度為1，梯形邊的上部底邊長度為L，梯形的總高度為H，浮標(biāo)的位置即水位的高度y，在雨量智能計(jì)算模塊中，翻斗梯形邊的長度x是水位的高度y的線形函數(shù)，建立水位的高度與翻斗中雨水的容積的對(duì)應(yīng)關(guān)系，公式如(12)所示V(y)=W*y*[l+y*(L-1H)]2---(12)]]>上式中，V為翻斗中雨水的容積；將本次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作瞬時(shí)翻斗中的浮標(biāo)位置y(i)action-before以及前一次自動(dòng)恢復(fù)動(dòng)作后的翻斗中的浮標(biāo)位置y(i-1)action-after存儲(chǔ)在記憶單元內(nèi)，通過公式(13)計(jì)算出實(shí)際本次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒過程中所傾倒掉的水量；V(i)=W2*{y(i)action-before*[l+y(i)action-before*(L-lH)]]]>-y(i-1)action-after*[l+y(i-1)action-after*(L-lH)]}---(13);]]>設(shè)定盛水器的面積為S，根據(jù)公式(11)就能得到本次所檢測到的雨量，Rain(i)=V(i)S---(16)]]>上式中，ΔY(i)為雨量；在所述的智能雨量計(jì)算單元中，記錄該次翻斗自動(dòng)發(fā)生翻倒動(dòng)作的時(shí)刻，并將各個(gè)翻倒時(shí)刻記錄在數(shù)據(jù)庫記錄表中，并記錄各個(gè)翻到時(shí)刻的雨量，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方式計(jì)算得到設(shè)定時(shí)間段的雨量。
8.如權(quán)利要求
1-5之一所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的泥石流災(zāi)害檢測裝置還包括照明燈，所述的照明燈安裝在視覺傳感器上，所述的微處理器還包括亮度判斷及節(jié)能燈開關(guān)模塊，用于提取圖像RGB色彩空間到Y(jié)UV空間的轉(zhuǎn)化的結(jié)果得到Y(jié)的亮度分量，如果當(dāng)Y的值小于域值Ymin時(shí)，自動(dòng)接通照明燈，照明燈的亮度為域值Ymin的10％，當(dāng)Y的值超過域值Ymin的20％時(shí)，自動(dòng)斷開對(duì)照明燈的供電。
9.如權(quán)利要求
3所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的微處理器還包括背景維護(hù)模塊，所述的背景維護(hù)模塊包括背景亮度計(jì)算單元，用于計(jì)算平均背景亮度Yb計(jì)算公式如式(22)所示Y‾b=Σx=0W-1Σy=0H-1Yn(x,y)(1-Mn(x,y))Σx=0W-1Σy=0H-1(1-Mn(x,y))---(22)]]>式(22)中，Yn(x，y)為當(dāng)前幀各像素的亮度，Mn(x，y)為當(dāng)前幀的掩模表，所述的掩模表是用一個(gè)與視頻幀尺寸相同的數(shù)組M來記錄各像素點(diǎn)是否有運(yùn)動(dòng)變化 Yb0為判定為運(yùn)動(dòng)對(duì)象時(shí)前一幀的背景亮度，Yb1為檢測到檢測對(duì)象時(shí)第一幀的背景亮度，兩幀平均亮度的變化為ΔY＝Y(jié)b1-Yb0 (23)如果ΔY大于上限值，則認(rèn)為發(fā)生了開燈事件；如果ΔY小于某個(gè)下限值，則認(rèn)為發(fā)生了關(guān)燈事件；如ΔY介于上限值和下限值之間，則認(rèn)為光線自然變化；背景自適應(yīng)單元，用于當(dāng)光線自然變化時(shí)，按照下式(20)進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)Xmix，bn+1(i)＝(1-λ)Xmix，bn(i)＋λXmix，cn(i) (20)式中Xmix，cn(i)為當(dāng)前幀RGB向量，Xmix，bn(i)為當(dāng)前幀背景RGB向量，Xmix，bn+1(i)為下一幀背景預(yù)測RGB向量，λ為背景更新的速度；λ＝0，使用固定不變的背景(初始背景)；λ＝1，使用當(dāng)前幀作為背景；0＜λ＜1，背景由前一時(shí)刻的背景與當(dāng)前幀混合而成；當(dāng)光線由突變引起的，背景像素按照當(dāng)前幀重置，參見式(21)Xmix，bn+1(i)＝Xmix，cn(i) (21)。上式中的Xmix，bn+1(i)(i＝1，2，3)分別表示R，G，B 3個(gè)分量。
10.如權(quán)利要求
9所述的基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，其特征在于所述的微處理器還包括剔除噪聲模塊，用于剔除由噪聲所產(chǎn)生的圖像邊緣點(diǎn)，用濾波掩膜確定的鄰域內(nèi)像素的平均灰度值去替代圖像每個(gè)像素點(diǎn)的值，即每一個(gè)像素值用其局部鄰域內(nèi)所有值的均值置換，如公式(25)所示h[i,j]=(1/M)Σf[k,1]---(25)]]>式中，M是鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)總數(shù)。
專利摘要
一種基于全方位視覺的泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)裝置，主要由雨量檢測單元、泥石流發(fā)生檢測單元、雨量雨強(qiáng)計(jì)算單元、泥石流相關(guān)水文氣象歷史記錄記憶單元、泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)單元、統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型、泥石流預(yù)警預(yù)報(bào)信息發(fā)布單元等構(gòu)成；根據(jù)所計(jì)算得到的10分鐘雨強(qiáng)、一小時(shí)雨強(qiáng)、實(shí)效雨量作為狀態(tài)輸入，通過統(tǒng)計(jì)預(yù)警預(yù)報(bào)模型判斷在該狀態(tài)條件下發(fā)生泥石流的概率以及不發(fā)生泥石流的概率以及泥石流災(zāi)害的嚴(yán)重性和緊急程度；將判斷結(jié)果用網(wǎng)絡(luò)及其他各種手段及時(shí)發(fā)布給下游的災(zāi)害危險(xiǎn)區(qū)的居民，使居民可以及時(shí)得到預(yù)警信息，從而可以提前采取預(yù)防措施回避損失，減輕泥石流的災(zāi)害。
文檔編號(hào)G01F23/30GK1996054SQ200610154828
公開日2007年7月11日 申請(qǐng)日期2006年11月23日
發(fā)明者湯一平, 楊仲遠(yuǎn), 金海明, 嚴(yán)海東, 柳圣軍, 樓勇攀, 周宗思, 尤思思, 賀武杰, 金順敬 申請(qǐng)人:浙江工業(yè)大學(xué)導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan