CN113847970B - 一种水位检测方法、装置及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水位测量技术领域，具体公开了一种水位检测方法，其中，包括：获取水位视频信息；对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像；根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果；将所述水位检测结果发送至上位机。本发明还公开了一种水位检测装置及***。本发明提供的水位检测方法具有检测精度高且效率高的优势。
Description
技术领域
本发明涉及水位测量技术领域，尤其涉及一种水位检测方法、水位检测装置及水位检测***。
背景技术
水位测量广泛应用于船闸、航道、河道、海案、河岸、水池等环境中，服务于防洪、污水处理厂等需要进行水位监控的领域。在船闸中应用中，根据船闸的工作原理，在主闸门每次开启前必须先通过相应的两个调水闸门将主闸门两侧的水位调平然后才能开启主闸门使船舶平稳进出船闸。因此，能否保证在水位调平后及时开启主闸门对保证主闸门本身的安全运行及过往船舶安全准时地通过船闸是十分重要的，它的关键是如何对主闸门两侧的水位进行及时精确的观测。
目前的水位测量仪安装应用前水位的观测主要靠工作人员用目测来完成因此以往水位的观测对目测人员的经验要求较高不同的人由于经验不同可能观测的结果也不同，而且要求目测人员多次往返主闸门两侧才能得出观测结果既费时又费力。目测至少存在两个问题：一是水位观测结果误差大不准确因而经常造成主闸门开启时过载运行严重时对主闸门的传动结构造成损坏；二是水位观测结果不及时，使船舶不能及时过闸延长船舶过闸的时间。
针对以上问题，现有技术中虽然有超声波水位探头、电容式探头水位计以及基于特定水尺的视觉水位监控***，但是超声波水位探头因为超声波本身很容易受到环境影响，例如，水面漂浮物，水底沉沙等等，因为超声波会形成水面和水底的两次回波，互相干扰的可能性大，在面对恶劣的天气时，往往导致水位测算失灵；电容式水位计是目前应用最为广泛，然而，在实际应用中，处于水中的探头容易在长时间的水体侵蚀后，进入沉沙，而导致传感器探头反馈的数据逐渐失真，因此，需要定期清洗维护，给自动化带来了不便；另外基于特定水尺的视觉监控是目前较为新颖的技术，在一些水纹监测站点也逐渐试点，因为视觉的非接触式带来了很多便利，同时易于维护，便于数据收集，然而，该***受限于特定的水尺标识，为安装带来不便，同时，水尺在水中长期浸泡后容易沾染污渍，甚至受到永久性的破坏性的腐蚀，最终导致光学测量失效。
因此，如何提供一种获取水位信息效率高且精度高的水位检测方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种水位检测方法、水位检测装置及水位检测***，解决相关技术中存在的无法高效且高精度的实现水位检测的问题。
作为本发明的第一个方面，提供一种水位检测方法，其中，包括：
获取水位视频信息；
对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像；
根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果；
将所述水位检测结果发送至上位机。
进一步地，所述对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像，包括：
对所述水位视频信息通过多尺度方式提取水位特征，获得带有水位特征的多张水位图像。
进一步地，所述根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果，包括：
在参数空间中通过卷积操作获得激活热力图；
在所述激活热力图中确定最大激活点；
通过逆Hough变换，获得水位线。
进一步地，所述水位检测方法还包括：
对所述水位检测结果进行矫正处理。
进一步地，所述对所述水位检测结果进行矫正处理，包括：
将多帧获取的参数空间中的激活热力图组合在一起形成一个特征张量；
根据所述特征张量通过卷积网络获得激活热力图，以获得多帧加权后的水位检测结果。
进一步地，所述水位检测方法还包括在所述获取水位视频信息的步骤前进行的：
对视频采集装置进行初始化标定。
进一步地，所述对视频采集装置进行初始化标定，包括：
采集待标定的河道的水位视频信息，其中待标定的河道的两个河岸分别放置两个完全一致的标定板，其中第一河岸的标定板上放置激光投射装置，第二河岸的标定板能够接收到所述激光投射装置的投射；
根据所述待标定的河道的水位视频信息获取第一河岸的标定板上的角点信息以及确定所述第一河岸到所述第二河岸的平移向量；
根据所述第一河岸的标定板上的角点信息确定旋转矩阵和平移向量；
根据所述旋转矩阵、平移向量并结合内参标定的内参矩阵得到投影矩阵；
根据所述第一河岸到所述第二河岸的平移向量以及所述投影矩阵确定所述第一河岸的世界坐标系下的点到相机坐标系下的点的投影关系。
作为本发明的另一个方面，提供一种水位检测装置，其中，包括：
获取模块，用于获取水位视频信息；
图像处理模块，用于对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像；
水位检测模块，用于根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果；
通信模块，用于将所述水位检测结果发送至上位机。
作为本发明的另一个方面，提供一种水位检测***，其中，包括：
视频采集装置，用于采集水位视频信息；
前文所述的水位检测装置，与所述视频采集装置通信连接，用于根据所述水位视频信息进行图像处理以及水位检测算法处理后得到水位检测结果；
上位机，与所述水位检测装置通信连接，用于接收并显示所述水位检测结果。
进一步地，还包括：
标定装置，设置在待标定的河道两岸，用于辅助实现对所述视频采集装置的标定。
本发明提供的水位检测方法，是基于非接触式的水位检测，因此可以不受污渍、沉沙以及漂浮物等干扰，具有检测可靠的优势；另外，该水位检测方法是基于视觉测量，水位精度可以根据视频采集装置的分辨率进行调节，从而可以灵活适配各种视觉采集***，且该水位检测方法无需视频采集装置以外的辅助设备，可以降低安装复杂度，减少人为因素导致的噪声。最后，本发明实施例提供的水位检测方法是基于多帧视频的水位加权卷积网络，该卷积网络通过多场景下的，连续的水位数据训练，能够灵活适应大多数的水位测量应用场景，同时确保高的水位精准度。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明提供的水位检测方法的流程图。
图2为本发明提供的视频采集装置的标定示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本实施例中提供了一种水位检测方法，图1是根据本发明实施例提供的水位检测方法的流程图，如图1所示，包括：
S110、获取水位视频信息；
应当理解的是，可以通过视频采集装置采集河道的水位视频信息，在一些实施方式中，所述视频采集装置具体可以为摄像机。
S120、对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像；
具体地，对采集到的水位视频信息进行图像处理，具体可以包括对所述水位视频信息通过多尺度方式提取水位特征，获得带有水位特征的多张水位图像。
需要说明的是，本发明实施例中的所述多尺度方式具体表示多尺度算法，也就是采用多尺度图像处理方法来提取水位特征，例如针对视频的多帧图片，在对每帧图片缩放N次后，每帧图片就对应N+1张图片，这N+1张图片就有N+1种尺度的物体的称系那个，可以在这N+1张图片上提取该物体的特征，则就有N+1种特征。因此，采用这种方式可以有效确保物体靠近和远离相机时，即便成像大小有差异，仍然能够获得很好的特征。
S130、根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果；
具体地，在参数空间中通过卷积操作获得激活热力图；
在所述激活热力图中确定最大激活点；
通过逆Hough变换，获得水位线。
应当理解的是，本发明实施例中的水位检测算法具体可以为深度学习的Hough直线检测算法。
需要说明的是，所述参数空间具体为直线经过Hough变换后的参数空间，所述激活热力图具体指通过高亮度区域显示检测到的目标直线所在的点。
在获得水位检测结果后，为了能够确保水位检测结果的精准，还包括对所述水位检测结果进行矫正处理。
具体地，将多帧获取的参数空间中的激活热力图组合在一起形成一个特征张量；
根据所述特征张量通过卷积网络获得激活热力图，以获得多帧加权后的水位检测结果。
应当理解的是，通过矫正算法实现对水位检测结果的精准处理，获得水位精准性相较卡尔曼滤波后的水位数据更高，同时并没有增加过多的计算量，有利于嵌入式***的移植。
S140、将所述水位检测结果发送至上位机。
应当理解的是，在获得水位检测结果后，将水位检测结果发送至上位机进行数据显示，或者与其他信息的融合。
综上，本发明实施例提供的水位检测方法，是基于非接触式的水位检测，因此可以不受污渍、沉沙以及漂浮物等干扰，具有检测可靠的优势；另外，该水位检测方法是基于视觉测量，水位精度可以根据视频采集装置的分辨率进行调节，从而可以灵活适配各种视觉采集***，且该水位检测方法无需视频采集装置以外的辅助设备，可以降低安装复杂度，减少人为因素导致的噪声。最后，本发明实施例提供的水位检测方法是基于多帧视频的水位加权卷积网络，该卷积网络通过多场景下的，连续的水位数据训练，能够灵活适应大多数的水位测量应用场景，同时确保高的水位精准度。
在本发明实施例中，为了能够提高实现水位视频信息的采集，需要首先对视频采集装置进行标定。
具体地，所述水位检测方法还包括在所述获取水位视频信息的步骤前进行的：
对视频采集装置进行初始化标定。
进一步具体地，所述对视频采集装置进行初始化标定，包括：
采集待标定的河道的水位视频信息，其中待标定的河道的两个河岸分别放置两个完全一致的标定板，其中第一河岸的标定板上放置激光投射装置，第二河岸的标定板能够接收到所述激光投射装置的投射；
根据所述待标定的河道的水位视频信息获取第一河岸的标定板上的角点信息以及确定所述第一河岸到所述第二河岸的平移向量；
根据所述第一河岸的标定板上的角点信息确定旋转矩阵和平移向量；
根据所述旋转矩阵、平移向量并结合内参标定的内参矩阵得到投影矩阵；
根据所述第一河岸到所述第二河岸的平移向量以及所述投影矩阵确定所述第一河岸的世界坐标系下的点到相机坐标系下的点的投影关系。
在本发明实施例中，所述视频采集装置以摄像头为例进行说明。
如图2所示，为了便于标定，采用一组激光投射装置，在第一河岸A和第二河岸B分别放置两个完全一致的标定板，在第一河岸A面的标定板的四个角上，每一个棋盘格角点上都垂直放置一个激光投射装置，共放置四个，将棋盘格放置到与第一河岸A水平对齐时，从第一河岸A面投射，通过调整第二河岸B的标定板位置，将一组投射斑点控制在第二河岸B的标定板上的四个角点上，这样确保标定板之间的水平平移关系，第二河岸B面的摄像头采集标定板的角点信息，并自动角点搜索，解算旋转矩阵R和平移向量t，同时，相机通过事先的内参标定获得了内参矩阵K，这样就得到了矩阵M＝K[R|t]，同时，通过测量的第一河岸A到第二河岸B的平移向量t2，就能够计算出第一河岸A的世界坐标系下的点到相机像素坐标系下的点的投影关系：Pp＝MPw。
需要说明的是，上述投影关系中，M表示仿射矩阵，K表示内参矩阵，R表示旋转矩阵，t表示平移向量，Pp表示像素坐标，Pw表示世界坐标。
因而，本发明实施例采用对应世界坐标系下的坐标与相机像素坐标，从而解算单应变换矩阵的方法。该标定方式具有便捷简单的优势，无需多次进行标定。
作为本发明的另一实施例，提供一种水位检测装置，其中，包括：
获取模块，用于获取水位视频信息；
图像处理模块，用于对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像；
水位检测模块，用于根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果；
通信模块，用于将所述水位检测结果发送至上位机。
关于本发明实施例提供的水位检测装置，其具体工作原理可以参照前文的水位检测方法的描述，此处不再赘述。
作为本发明的另一实施例，提供一种水位检测***，其中，包括：
视频采集装置，用于采集水位视频信息；
前文所述的水位检测装置，与所述视频采集装置通信连接，用于根据所述水位视频信息进行图像处理以及水位检测算法处理后得到水位检测结果；
上位机，与所述水位检测装置通信连接，用于接收并显示所述水位检测结果。
应当理解的是，本发明实施例提供的水位检测***，由于采用了前文的水位检测装置，是基于非接触式的水位检测，因此可以不受污渍、沉沙以及漂浮物等干扰，具有检测可靠的优势；另外，该水位检测***是基于视觉测量，水位精度可以根据视频采集装置的分辨率进行调节，从而可以灵活适配各种视觉采集***，且该水位检测***无需视频采集装置以外的辅助设备，可以降低安装复杂度，减少人为因素导致的噪声。最后，本发明实施例提供的水位检测***是基于多帧视频的水位加权卷积网络，该卷积网络通过多场景下的，连续的水位数据训练，能够灵活适应大多数的水位测量应用场景，同时确保高的水位精准度。
需要说明的是，所述视频采集装置具体可以摄像头。
另外，所述水位检测装置具体可以为水位检测软件实现。
上位机具体可以为后台控制中心等。
具体地，还包括：
标定装置，设置在待标定的河道两岸，用于辅助实现对所述视频采集装置的标定。
本发明实施例中的标定装置可以包括设置在河道两岸的标定板，以及设置在标定板上的激光投射装置。
具体工作原理可以参照前文的水位检测方法的描述，此处不再赘述。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种水位检测方法，其特征在于，包括：
获取水位视频信息；
对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像；
根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果；
将所述水位检测结果发送至上位机；
所述水位检测方法还包括在所述获取水位视频信息的步骤前进行的：
对视频采集装置进行初始化标定；
所述对视频采集装置进行初始化标定，包括：
采集待标定的河道的水位视频信息，其中待标定的河道的两个河岸分别放置两个完全一致的标定板，其中第一河岸的标定板上放置激光投射装置，第二河岸的标定板能够接收到所述激光投射装置的投射；
根据所述待标定的河道的水位视频信息获取第一河岸的标定板上的角点信息以及确定所述第一河岸到所述第二河岸的平移向量；
根据所述第一河岸的标定板上的角点信息确定旋转矩阵和平移向量；
根据所述旋转矩阵、平移向量并结合内参标定的内参矩阵得到投影矩阵；
根据所述第一河岸到所述第二河岸的平移向量以及所述投影矩阵确定所述第一河岸的世界坐标系下的点到相机坐标系下的点的投影关系。
2.根据权利要求1所述的水位检测方法，其特征在于，所述对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像，包括：
对所述水位视频信息通过多尺度方式提取水位特征，获得带有水位特征的多张水位图像。
3.根据权利要求1所述的水位检测方法，其特征在于，所述根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果，包括：
在参数空间中通过卷积操作获得激活热力图；
在所述激活热力图中确定最大激活点；
通过逆Hough变换，获得水位线。
4.根据权利要求3所述的水位检测方法，其特征在于，所述水位检测方法还包括：
对所述水位检测结果进行矫正处理。
5.根据权利要求4所述的水位检测方法，其特征在于，所述对所述水位检测结果进行矫正处理，包括：
将多帧获取的参数空间中的激活热力图组合在一起形成一个特征张量；
根据所述特征张量通过卷积网络获得激活热力图，以获得多帧加权后的水位检测结果。
6.一种水位检测装置，用于实现权利要求1至5中任意一项所述的水位检测方法，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取水位视频信息；
图像处理模块，用于对所述水位视频信息进行图像处理，得到处理后的水位图像；
水位检测模块，用于根据水位检测算法对所述水位图像中的水位进行检测，得到水位检测结果；
通信模块，用于将所述水位检测结果发送至上位机。
7.一种水位检测***，其特征在于，包括：
视频采集装置，用于采集水位视频信息；
权利要求6所述的水位检测装置，与所述视频采集装置通信连接，用于根据所述水位视频信息进行图像处理以及水位检测算法处理后得到水位检测结果；
上位机，与所述水位检测装置通信连接，用于接收并显示所述水位检测结果。
8.根据权利要求7所述的水位检测***，其特征在于，还包括：
标定装置，设置在待标定的河道两岸，用于辅助实现对所述视频采集装置的标定。
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