一種基于圖像模式識別的河流流速測量方法
【專利摘要】一種基于圖像模式識別的河流流速測量方法。該方法包含信息采集過程，訓(xùn)練過程和識別過程，信息采集過程獲得包含河流的圖像以及所述圖像當(dāng)前對應(yīng)的環(huán)境信息和真實流速信息，通過圖像處理算法對上述信息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；訓(xùn)練過程利用稀疏表示分類算法設(shè)計出符合經(jīng)預(yù)處理后樣本的分類器；識別過程在基于訓(xùn)練模塊得出的分類器的基礎(chǔ)上識別出攝像頭當(dāng)前幀的河流圖像的預(yù)估流速范圍。本發(fā)明可以實現(xiàn)河流流速實時監(jiān)測以及數(shù)據(jù)遠程傳輸，具有采用無接觸式測量安裝簡單、對設(shè)備影響小、準確度高、可以遠程傳輸?shù)膬?yōu)點，非常適合我國山區(qū)小型水電站河流流速的監(jiān)測。
【專利說明】
一種基于圖像模式識別的河流流速測量方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明是一種針對傳統(tǒng)浮標監(jiān)控系統(tǒng)提出的基于圖像模式識別的河流流速測量 方法，主要通過對河流圖像的識別來改善傳統(tǒng)浮標法的缺點，采用視頻監(jiān)控技術(shù)采集河流 圖像，建立河流流速圖像數(shù)據(jù)庫，并利用稀疏表示分類算法設(shè)計出符合經(jīng)預(yù)處理后數(shù)據(jù)庫 的分類器，最后通過對攝像機的實時圖像分類估算出河流流速范圍。
【背景技術(shù)】
[0002] 我國河流眾多，河流的綜合利用在國家經(jīng)濟社會發(fā)展中占有重要的地位。由于我 國國土面積大，地形復(fù)雜，降雨量分布不均，往往有些地方發(fā)生洪澇災(zāi)害。在20世紀，我國就 發(fā)生過三次較大洪水，每次都給國家和人民造成巨大損失。還有每到雨季時節(jié)，受到持續(xù)強 降雨的影響，長江流域有些地方就會發(fā)生超警戒水位，給人們的財產(chǎn)和生命帶來威脅。盡管 這些我們無法控制，但是我們可以通過采取一些措施進行預(yù)防，使國家和人民的損失降到 最低。
[0003] 國家建立許多水文站對許多河流進行水文信息的監(jiān)測，水文監(jiān)測就是對江河水的 動態(tài)進行長期、持續(xù)的觀察測量，記錄水資源的變化規(guī)律，為水資源合理調(diào)度利用以及防汛 抗洪等提供了準確的水文信息。然而，洪水的發(fā)生具有突發(fā)性，造成河流漲落急劇，高流速， 含沙量高，漂浮物較多，水文站針對一般河流水文測流設(shè)施不能適應(yīng)這種情況。在洪水期 間，河流流速的測量往往采用是人工投放浮標，利用秒表、對講機、經(jīng)煒儀等這些工具對浮 標流過距離和使用時間進行確定，來計算河流的流速。該方法具有很多缺點，如受到測量條 件限制，不能夠及時測量上報;測量過程中，往往多人配合，高洪期間不確定因素多，不能保 證監(jiān)測人員的生命安全;測量時由于人為因素大，測量結(jié)果準確性不高等，這些都削弱應(yīng)對 洪水能力。
[0004] 在國外，1980年，卡拉雪夫介紹了基于飛機或直升機測量河流流速的方法，它的原 理是讓直升機或者是飛機在空中向預(yù)測河流投擲浮標，等到浮標抵達河流水面時，然后再 通過攝影裝置對水面的浮標進行一系列的拍照，按照預(yù)設(shè)的算法對其進行計算，即可得到 水面的流速，他的最大的缺點是測量投入大，成本高，同時還要求施測的工作人員只有經(jīng)過 良好的培訓(xùn)和訓(xùn)練，這樣才能保證測量的準確度。Theodore A. Scambos等人則研究采取衛(wèi) 星圖像測量浮冰的速度來測量流速，這樣存在的局限性是在沒有浮冰的情況下無法施測。 由上可知，雖然基于視頻處理的流速測量方法克服了運用聲學(xué)多普勒原理測量流速法、流 速儀法、比降-面積法以及傳統(tǒng)浮標法這幾種流速測量方法的缺陷及不足，達到了實時、準 確、便捷的突破性成效，但是基于視頻處理的流速測量方法仍存在固有缺陷，如：需放置浮 標、水面無追蹤目標、計算量大、視頻圖像受光線、天氣影響等。因此，稀疏表示的融合很大 程度上彌補了視頻處理的不足，是解決上述問題的必然選擇。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點，融合視頻處理技術(shù)和稀釋表示模式識別方 式，提出了基于圖像模式識別的河流流速測量方法。
[0006] 本發(fā)明方法滿足以下性能要求:避免人工放置浮標的不實際性，實時監(jiān)測時去除 繁瑣的計算流速的過程。
[0007] 具體而言，本發(fā)明所述的基于圖像模式識別的河流流速測量方法分步實現(xiàn)下述過 程：（1)息采集過程獲得包含河流的圖像以及所述圖像當(dāng)前對應(yīng)的環(huán)境信息和真實流速信 息，通過圖像處理算法對上述信息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；（2)訓(xùn)練過程利用稀疏表示分類算法設(shè) 計出符合經(jīng)預(yù)處理后樣本的分類器；（3)識別過程在基于訓(xùn)練模塊得出的分類器的基礎(chǔ)上 識別出攝像頭當(dāng)前幀的河流圖像的預(yù)估流速范圍。
[0008] 本發(fā)明的基于圖像模式識別的河流流速測量方法，步驟如下：
[0009] (1)信息采集:獲得包含河流的圖像以及所述圖像當(dāng)前對應(yīng)的環(huán)境信息和河流表 面流速信息(可利用照相機人工拍攝多角度多種環(huán)境多種流速的河流圖像，其中流速可利 用流速儀，雷達表面測速儀等設(shè)備得到?；蛘呃脭z像頭標定跟蹤河流表面浮標，通過幀間 計算得到當(dāng)前河流圖像的流速）；通過圖像處理算法(可利用卷積去除光照影響）對上述信 息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。
[0010] (2)訓(xùn)練過程:采用核加權(quán)編碼系數(shù)迭代求解算法對河流流速圖像數(shù)據(jù)庫進行訓(xùn) 練，得到適合的分類器；
[0011] (3)識別過程:攝像機實時監(jiān)測河流，對每幀圖像進行預(yù)處理。利用訓(xùn)練過程得到 的分類器進行分類識別，得到對應(yīng)河流圖像及相應(yīng)的流速范圍；
[0012] (4)移動終端安裝客戶端后，通過請求數(shù)據(jù)讀寫服務(wù)，經(jīng)服務(wù)器ID認證之后，可以 遠程查看當(dāng)前河流的流速范圍。
[0013] 本發(fā)明的優(yōu)點是:可以實現(xiàn)河流流速實時監(jiān)測以及數(shù)據(jù)遠程傳輸，具有采用無接 觸式測量安裝簡單、對設(shè)備影響小、準確度高、可以遠程傳輸?shù)膬?yōu)點，非常適合我國山區(qū)小 型水電站河流流速的監(jiān)測。
【附圖說明】
[0014] 圖1是本發(fā)明方法的結(jié)構(gòu)圖。
[0015] 圖2是本方法的流程圖。
[0016] 圖3是核加權(quán)編碼系數(shù)迭代求解算法的流程圖。
[0017] 圖4是本發(fā)明方法所用的系統(tǒng)的示意圖。
【具體實施方式】
[0018] 下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明作進一步描述。
[0019] 具體方法包括如下步驟：
[0020] 步驟1，信息采集:獲得包含河流的圖像以及所述圖像當(dāng)前對應(yīng)的環(huán)境信息和河流 表面流速信息（可利用照相機人工拍攝多角度多種環(huán)境多種流速的河流圖像，其中流速可 利用流速儀，雷達表面測速儀等設(shè)備得到?；蛘呃脭z像頭標定跟蹤河流表面浮標，通過幀 間計算得到當(dāng)前河流圖像的流速）；通過圖像處理算法(可利用卷積去除光照影響）對上述 信息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。如圖1所示。
[0021] 步驟2,如圖2所示，訓(xùn)練過程采用核加權(quán)編碼系數(shù)迭代求解算法對河流流速圖像 數(shù)據(jù)庫進行訓(xùn)練，得到適合的分類器。
[0022] 其中核加權(quán)編碼系數(shù)迭代求解算法分為以下幾個步驟：
[0023] 輸入:帶類別標簽的特征樣本X，待測樣本y，參數(shù)值λ和σ，最大迭代數(shù)Uax.
[0024] S1.計算核矩陣K以及待測樣本y與各特征樣本的核函數(shù)值k( ·，y);
[0025] S2.依式（1)計算距離加權(quán)d，依式(2)計算重構(gòu)加權(quán)r;
[0026] 4 q) ，HI 舛 j)-φ(χ,·)?=ι-2 先(v?+Ck々；
[0027] ' , (2) 0： =argmin||^(j)-0(X,X/ = K(. k^,y)
[0028] 其中1=(&()^)4()^)￡1^>^是第1類核矩陣， 1^(.，7) = [1^如，7);.";1^加， y)] = Φ (Χ?)τΦ (y)是y與第i類輸入數(shù)據(jù)的核矢量，其中?為變量，即· =[xu;··· ;xini]，m 為第i類特征樣本數(shù)，Φ(γ)和Φ(Χ〇分別是測試樣本與輸入特征集的變形，且Φ是Φ的矩 陣描述形式，為目標系數(shù)?？梢妑ui^cU由兩部分組成，第一部分 ri是第i類樣本Xi重構(gòu)測 試樣本y的冗余，其值越小，代表y屬于第i類的概率越大，相應(yīng)第i類的重構(gòu)系數(shù)越大;第 二部分cU用于懲罰遠距離樣本，(^值越大，說明相應(yīng)的樣本 Xlj離y越遠，對應(yīng)重構(gòu)系數(shù)越 小。
[0029] S3.根據(jù)d和r得到η，并構(gòu)建權(quán)值矩陣Π ;
[0030] S4 ·迭代t = 1，設(shè)初始編碼系數(shù)為Θ⑴；
[0031] S5.依η和9(t)構(gòu)建塊對角矩陣D;
[0032] S6.按照公式（3)求解 0(t+1);
[0033]其中D是塊對角矩陣
[0035] 則可得
[0036] θ = (Κ+λΠτ?Π)Λ( · ,y) (3)
[0037] S7.滿足收斂則輸出θ*，反之則令t = t+1，并轉(zhuǎn)步驟4。
[0038]步驟3,識別過程中攝像機實時監(jiān)測河流，對每幀圖像進行預(yù)處理。利用訓(xùn)練過程 得到的分類器進行分類識別，得到對應(yīng)河流圖像及相應(yīng)的流速范圍；
[0039] 步驟4,如圖3所示，所開發(fā)移動終端的體系結(jié)構(gòu)圖，客戶端主要包括系統(tǒng)登入模 塊，監(jiān)控功能模塊和用戶交互模塊。其中監(jiān)控功能模塊主要包括，實時信息展示和預(yù)警情 況。移動終端安裝客戶端后，向服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)讀寫請求，經(jīng)服務(wù)器確認請求終端的用戶名 密碼和硬件物理地址之后，移動終端就可以遠程查看當(dāng)前河流的流速情況。
[0040] 如上所示，根據(jù)本發(fā)明，可以提供一種基于圖像模式識別的河流流速測量方法。
[0041] 本說明書實施例所述的內(nèi)容僅僅是對發(fā)明構(gòu)思的實現(xiàn)形式的列舉，本發(fā)明的保護 范圍不應(yīng)當(dāng)被視為僅限于實施例所陳述的具體形式，本發(fā)明的保護范圍也及于本領(lǐng)域技術(shù) 人員根據(jù)本發(fā)明構(gòu)思所能夠想到的等同技術(shù)手段。
【主權(quán)項】
1. 一種基于圖像模式識別的河流流速測量方法，其特征在于，包括W下步驟： (1) 信息采集:獲得包含河流的圖像W及所述圖像當(dāng)前對應(yīng)的環(huán)境信息和河流表面流 速信息;利用照相機人工拍攝多角度多種環(huán)境多種流速的河流圖像，其中流速可利用流速 儀，雷達表面測速儀等設(shè)備得到?；蛘呃脭z像頭標定跟蹤河流表面浮標，通過帖間計算得 到當(dāng)前河流圖像的流速;通過圖像處理算法對上述信息數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。 (2) 訓(xùn)練過程:采用核加權(quán)編碼系數(shù)迭代求解算法對河流流速圖像數(shù)據(jù)庫進行訓(xùn)練，得 到適合的分類器;其中核加權(quán)編碼系數(shù)迭代求解算法分為W下幾個步驟： 輸入:帶類別標簽的特征樣本X，待測樣本y，參數(shù)值λ和σ，最大迭代數(shù)tmax .51. 計算核矩陣KW及待測樣本y與各特征樣本的核函數(shù)值k( ·，y);52. 依式(1)計算距離加權(quán)d，依式(2)計算重構(gòu)加權(quán)r;其中Kl=Φ(Xl)Tφ(Xl)eRnlXn堪第i類核矩陣，kl(.，y) = [k(Xll，y);...;k(Xlnl，y)] = 巫（Χι)Τφ(7)是y與第i類輸入數(shù)據(jù)的核矢量，其中?為變量，即· =^11;...;義1。1]，111為第1 類特征樣本數(shù)，φ(γ)和φ(Χ?)分別是測試樣本與輸入特征集的變形，且Φ是Φ的矩陣描述 形式，目％目標系數(shù)河見化= rid油兩部分組成，第一部分ri是第i類樣本Xi重構(gòu)測試樣本y 的冗余，其值越小，代表y屬于第i類的概率越大，相應(yīng)第i類的重構(gòu)系數(shù)θι越大;第二部分di 用于懲罰遠距離樣本，du值越大，說明相應(yīng)的樣本XU離y越遠，對應(yīng)重構(gòu)系數(shù)θυ越?。?3. 根據(jù)d和r得到η，并構(gòu)建權(quán)值矩陣Π ;54. 迭代t = 1，設(shè)初始編碼系數(shù)為Θ W;55. 依η和Θ W構(gòu)建塊對角矩陣D;56. 按照公式(3)求解θ<"ι^ 其中D是塊對角矩陣則可得 θ =化+λΠ 化n)-ik( ·，y) (3)57. 滿足收斂則輸出反之則令t = t+1，并轉(zhuǎn)步驟4; (3) 識別過程:攝像機實時監(jiān)測河流，對每帖圖像進行預(yù)處理。利用訓(xùn)練過程得到的分 類器進行分類識別，得到對應(yīng)河流圖像及相應(yīng)的流速范圍； (4) 移動終端安裝客戶端后，通過請求數(shù)據(jù)讀寫服務(wù)，經(jīng)服務(wù)器ID認證之后，可W遠程 查看當(dāng)前河流的流速范圍。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:步驟(1)所獲得的河流流速圖像數(shù)據(jù)庫，包含 了 1200張巧巾天氣環(huán)境下、不同時間段的河流圖像及圖像當(dāng)前對應(yīng)的河流表面流速信息。3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，開發(fā)了安卓終端遠程監(jiān)控客戶端監(jiān)控河流的 實時流速。
【文檔編號】G01P5/00GK106097389SQ201610403033
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月7日
【發(fā)明人】王萬良, 邱虹, 鞠振宇, 楊平, 王宇樂
【申請人】浙江工業(yè)大學(xué)