基于计算机视觉与图像识别的水文水位自动监测方法及系统与流程

本发明涉及水文监测，具体涉及基于计算机视觉与图像识别的水文水位自动监测方法及系统。

背景技术：

1、在山区急弯河道的桥墩背水侧、涵闸前池及地下排水箱涵出口，水尺常安装在阴湿岸墙上，摄像机多以倾斜角度布设。暴雨初期，镜头罩外侧会产生半透明水滴，岸墙青苔与泥线形成类似水位线的横向纹理，闸门微启又会使水面反光在水尺刻度上往复扫动；现有方法通常仅依据刻度识别、边缘检测或深度学习分割确定水位，难以区分“真实水气交界线”和“由镜头水滴折射形成的伪边缘”。当水位接近倒灌临界值时，厘米级误差即可导致闸门误闭或山洪预警滞后。

2、因此，如何在镜头带水滴、岸墙有旧水痕且水面存在周期反光的复合小场景下，稳定识别真实水位，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于计算机视觉与图像识别的水文水位自动监测方法及系统，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于计算机视觉与图像识别的水文水位自动监测方法，包括：

3、s100，获取待监测水域的无水或低水位基准图像，对水尺刻度、岸墙固定纹理点及旧水痕边界进行联合标定，得到像素高程映射关系m和岸墙纹理基准库b；

4、s200，采集实时连续图像帧，根据岸墙固定纹理点相对于岸墙纹理基准库b的位置偏移量、边缘弯曲量和亮度扩散量，确定由镜头表面水滴折射造成的图像畸变区域d；

5、s300，根据m对实时连续图像帧进行透视校正，并在排除d后提取水尺刻度断裂边缘、岸墙湿润色差边缘和水面反光运动边缘，形成候选界线集合e；

6、s400，根据连续图像帧中候选界线集合e的相位移动方向，分别获取每一候选界线的高程相位闭合差k和扫光相位牵引率r，对k与r进行联合分析后剔除与水面反光同向漂移的伪界线，并保留与岸墙湿润色差边缘高程一致且与水尺刻度断裂位置相交的界线，得到真实水位线l；

7、s500，在得到真实水位线l后，对真实水位线l进行高程换算和时序约束处理，以输出实际水位值h；

8、s600，当l被遮挡导致置信度低于预设阈值时，利用d外侧的岸墙湿润色差边缘更新e，并返回s400，直至输出修正后的实际水位值h。

9、优选的，所述s100包括：

10、对无水或低水位基准图像中的水尺刻度点、岸墙固定纹理点和旧水痕边界分别提取像素坐标、局部图像块和边缘方向特征；

11、将岸墙固定纹理点相对于相邻水尺刻度点的横向距离、纵向高程差和局部边缘方向差作为空间约束，参与求取透视校正矩阵；

12、利用旧水痕边界的平均高程对水尺刻度插值得到的初始高程进行局部修正，得到像素高程映射关系m，并将岸墙固定纹理点和旧水痕边界的特征存储为岸墙纹理基准库b。

13、优选的，旧水痕边界的局部修正包括：

14、根据水尺刻度点形成水尺高程控制点集合，并将图像中待换算像素点经透视校正后定位至相邻两个水尺高程控制点之间，依据所述相邻两个水尺高程控制点对待换算像素点进行高程插值，得到初始高程；

15、根据待换算像素点到各旧水痕边界的距离，对各旧水痕边界的高程残差进行距离衰减加权，并将加权结果叠加至所述初始高程，以得到该像素点对应的实际高程。

16、优选的，所述s200包括：

17、根据岸墙纹理基准库b中的固定纹理点描述子，在实时连续图像帧中匹配对应固定纹理点，并利用多个未异常固定纹理点获得当前图像帧相对于基准图像的整体配准变换；

18、在扣除整体配准变换后，分别获取每一固定纹理点的位置偏移量、边缘弯曲量和亮度扩散量，并据此确定水滴折射异常点；

19、将相邻水滴折射异常点中异常方向呈局部径向扩散或局部聚集分布的区域进行合并，得到由镜头表面水滴折射造成的图像畸变区域d。

20、优选的，所述s300包括：

21、将图像畸变区域d映射至透视校正后的实时图像中，并对其边界进行外扩，得到排除区域d1；

22、在排除区域d1之外，分别提取水尺区域中的刻度断裂边缘、岸墙区域中的湿润色差边缘以及水面候选区域中的反光运动边缘；

23、将所述水尺刻度断裂边缘、岸墙湿润色差边缘和水面反光运动边缘统一转换为带有实际高程、像素折线坐标、边缘类型和相位位移向量的折线对象，并聚合形成候选界线集合e。

24、优选的，高程相位闭合差k的获取包括：

25、将候选界线集合e中同一候选界线在连续3帧中的像素折线坐标代入像素高程映射关系m，得到对应的高程序列；

26、以同一高程带内的水尺刻度断裂边缘和岸墙湿润色差边缘作为闭合参照，确定该候选界线在高程方向上的相位移动方向及其相对闭合参照的高程距离；

27、将相位移动方向与由上一时刻水位值及水位最大变化率限定的允许水位移动方向进行比对，并结合高程距离生成高程相位闭合差k。

28、优选的，扫光相位牵引率r以及真实水位线l的获取包括：

29、根据水面反光运动边缘在相邻帧中的高亮峰值位置变化确定反光扫掠方向，并记录候选界线采样点的边缘响应峰出现顺序；

30、将边缘响应峰出现顺序与反光扫掠方向下的高亮峰值经过顺序进行匹配，结合候选界线沿反光扫掠方向的持续位移情况生成扫光相位牵引率r；

31、在同一高程层内剔除r持续增大且k未向岸墙湿润色差边缘收敛的候选界线，并将剩余候选界线中与岸墙湿润色差边缘高程一致且与水尺刻度断裂位置相交的界线确定为真实水位线l。

32、优选的，s500包括：

33、将真实水位线l上的多个高程采样点代入像素高程映射关系m，并以各有效采样点实际高程的中位数作为当前观测高程；

34、根据上一时刻水位值、闸门启闭状态和水位最大变化率生成当前高程允许区间，其中闸门开启时限制异常上升，闸门关闭时限制异常下降，闸门保持时限制双向突跳；

35、当当前观测高程位于当前高程允许区间内时，将其作为实际水位值h输出，当当前观测高程超出当前高程允许区间时，按照当前高程允许区间的边界进行限幅处理后输出实际水位值h。

36、优选的，s600包括：

37、当真实水位线l的有效采样点数量少于3个，或者有效采样点长度占真实水位线l总长度的比例低于置信度阈值时，沿图像畸变区域d外侧且邻接岸墙区域的位置生成岸墙补偿搜索带；

38、在岸墙补偿搜索带内提取与上一时刻水位值高程邻近、且颜色变化方向由干岸墙指向湿岸墙的岸墙湿润色差边缘，并将其作为遮挡补偿界线加入候选界线集合e；

39、基于更新后的候选界线集合e重新执行真实水位线l的获取及实际水位值h的输出，得到修正后的实际水位值h。

40、本发明还提供了基于计算机视觉与图像识别的水文水位自动监测系统，包括：

41、基准联合标定模块，获取待监测水域的无水或低水位基准图像，对水尺刻度、岸墙固定纹理点及旧水痕边界进行联合标定，得到像素高程映射关系m和岸墙纹理基准库b；

42、水滴折射畸变识别模块，采集实时连续图像帧，根据岸墙固定纹理点相对于岸墙纹理基准库b的位置偏移量、边缘弯曲量和亮度扩散量，确定由镜头表面水滴折射造成的图像畸变区域d；

43、候选界线提取模块，根据m对实时连续图像帧进行透视校正，并在排除d后提取水尺刻度断裂边缘、岸墙湿润色差边缘和水面反光运动边缘，形成候选界线集合e；

44、相位联合判别模块，根据连续图像帧中候选界线集合e的相位移动方向，分别获取每一候选界线的高程相位闭合差k和扫光相位牵引率r，对k与r进行联合分析后剔除与水面反光同向漂移的伪界线，并保留与岸墙湿润色差边缘高程一致且与水尺刻度断裂位置相交的界线，得到真实水位线l；

45、水位时序约束输出模块，在得到真实水位线l后，对真实水位线l进行高程换算和时序约束处理，以输出实际水位值h；

46、遮挡补偿修正模块，当l被遮挡导致置信度低于预设阈值时，利用d外侧的岸墙湿润色差边缘更新e，并返回相位联合判别模块，直至输出修正后的实际水位值h。

47、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

48、本发明不是直接对单帧图像中的水尺刻度或水面边缘进行识别，而是先利用水尺刻度、岸墙固定纹理点和旧水痕边界建立现场专属的像素高程映射关系m和岸墙纹理基准库b，再通过固定纹理点相对于基准库的位置偏移量、边缘弯曲量和亮度扩散量反推出镜头表面水滴折射造成的图像畸变区域d。该手段利用岸墙固定纹理在真实场景中应保持空间稳定的特性，将镜头水滴造成的局部透镜形变与摄像机抖动、岸墙污渍、水面反光区分开来，并在后续提取水尺刻度断裂边缘、岸墙湿润色差边缘和水面反光运动边缘之前先排除d，从源头减少水滴折射伪边缘进入水位判断过程。由此可直接解决暴雨夜间镜头挂水、水尺局部遮挡、岸墙旧水痕与真实水位线混杂时，现有视觉水位识别容易把折射边缘或旧水痕误判为水位线的问题。

49、本发明进一步对候选界线集合e并非仅按边缘强度或分割置信度筛选，而是引入高程相位闭合差k和扫光相位牵引率r进行联合判别。k用于判断候选界线是否沿真实水位的高程方向连续变化，并是否向岸墙湿润色差边缘和水尺刻度断裂位置闭合；r用于判断候选界线是否随水面反光运动边缘发生同向、同序、持续漂移。通过该双向动态约束，可以将短时与水尺刻度重合的反光亮带、波面扫光形成的伪界线从真实水位线l中剔除。随后再结合上一时刻水位、闸门启闭状态和水位最大变化率进行时序约束，并在l被d遮挡时利用d外侧岸墙湿润色差边缘更新e，使水位输出既受图像空间证据约束，又受现场水文工况约束，从而减少临界水位附近的突跳读数、误报警和闸门误启停。