一种基于雨滴速度的视频反演降雨强度的方法与流程

1.本发明涉及水文监测技术领域，具体来说涉及一种基于雨滴速度的视频反演降雨强度的方法。


背景技术：

2.随着全球气候变化和快速城市化，极端暴雨事件日益增多，特大型城市由于经济活动高度集中，洪涝灾害应对更加复杂，亟须有效的预警调度手段以提高灾害应对的精细化和科学化。城市洪涝灾害精细化管理的难点在于，城市下垫面和土地利用情况存在高度离散性。这导致以下两个困境：1)城市降雨的分布不规律且存在“雨岛效应”，雨量站等传统雨量监测设备的代表性有限；2)基于天气雷达的降雨强度数据是城市水文研究中常用的数据来源，但应用中精度较低，需使用数据同化等方法增强其有效性。
3.在城市区域，大规模的摄像头监控系统在户外广泛布设，包括但不限于停车场出入口的车牌识别摄像头、交通测速摄像头、治安监控摄像头、城市天网监控系统等。这些户外视频摄像系统除完成所设定的功能外，还能够用于城市自然环境的监测。在水文气象研究中，已有用于测量河水流量的粒子图像测速技术(large
‑
scale particle image velocimetry，lspiv)、用于测量降雨强度的背景差法等。然而，现有方法往往需要利用视频图像全部数据，因此易受视频中无关因素的干扰。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于雨滴速度的视频反演降雨强度的方法。该方法可以排除噪声干扰，仅以最易获得且更为准确的最大雨滴速度来反演降雨强度，可以为降雨强度监测工作提供一种新的手段，充分利用城市中广泛布置的摄像监控系统进行降雨强度/降雨量的监测工作。
5.本发明所采用的技术方案如下：
6.一种基于雨滴速度的视频反演降雨强度的方法，该方法是先采用lspiv对视频中的连续帧进行分析，结合透视原理，提取出画面对应区域的实际最大雨滴速度值，根据所述最大雨滴速度值对应雨滴在雨滴谱中的超越概率(exceeding probability)以及对应雨滴的雨滴直径确定雨滴谱分布函数的形状参数，最后根据降雨强度
‑
形状参数经验公式，获得降雨强度。
7.上述技术方案中，进一步的，采用lspiv对视频中的连续帧进行分析，结合透视原理，提取出画面对应区域的实际最大雨滴速度值，具体如下：
8.1)对连续两帧图像进行灰度化处理后，进行帧差处理得到雨滴运动图像；
9.2)对雨滴运动图像进行划分网格，遍历网格读取灰度值，灰度不为零的区域即为雨滴可能位置；
10.3)对雨滴运动图像上出现雨滴可能位置的网格进行对比，寻找相关性最强的两个网格，为同一滴雨滴在两帧时间里的不同图像，所述两个网格底边纵坐标差值为图像雨滴
下落改变量；
11.4)运用透视原理，得到实际雨滴下落改变量h：
[0012][0013]
其中，f为镜头的焦距，l为镜头至被摄取物体的距离，a为图像雨滴下落改变量；
[0014]
结合两帧时间差可以得到雨滴实际下落速度；
[0015]
5)得到雨滴运动图像中全部雨滴的实际下落速度，得到其中最大雨滴速度值。
[0016]
更进一步的，步骤2)中划分网格时网格大小应大于等于可能出现的最大雨滴直径。
[0017]
更进一步的，步骤3)中所述的相关性最强是指形状相关性最强。
[0018]
进一步的，所述最大雨滴速度值对应雨滴在雨滴谱中的超越概率z根据相邻两帧任一帧画面中包含雨滴的有效网格个数m进行推算：
[0019][0020]
其中有效网格指相邻两帧内雨滴均在画面内时，包含这些雨滴的网格。
[0021]
进一步的，雨滴直径d根据atlas雨滴速度经验公式获得：
[0022]
v＝9.65
‑
10.3e
‑
0.6d
[0023]
其中v为雨滴速度。
[0024]
进一步的，雨滴谱分布函数的形状参数λ采用下述公式确定：
[0025][0026]
其中z为超越概率，d为雨滴直径。
[0027]
进一步的，所述的降雨强度
‑
形状参数经验公式为：λ＝4.1p
‑
0.21
，其中p为降雨强度，λ为形状参数。
[0028]
优选地，可以以连续多帧进行上述计算，降低降雨强度反演误差。
[0029]
本发明所公开的一种基于雨滴速度的视频反演降雨强度方法，克服了视频画面信息繁杂，难以直接与降雨强度关联的困难，在保证理论可靠性和精度的情况下，提取雨滴速度这一关键信息进行降雨强度的反演。通过上述技术手段，本发明的有益效果是：
[0030]
1)能够根据视频反演降雨强度；
[0031]
2)能够排除视频画面中无关因素的影响；
[0032]
3)本发明所涉及的反演方法在不同强度的降雨时间中均有效。
附图说明
[0033]
图1为本发明降雨强度反演方法流程图。
[0034]
图2为本发明应用lspiv进行雨滴速度分析时的一个图形示例。
[0035]
图3为本发明应用lspiv中进行像素速度
‑
实际速度的转换过程示意图。
[0036]
图4为本发明应用atlas雨滴速度经验公式的说明图。
[0037]
图5为本发明应用雨滴谱分布函数(m
‑
p分布)的说明图。
[0038]
图6为本发明实施实例中由最大雨滴速度所推求的雨滴谱示例。
具体实施方式
[0039]
本发明通过大尺度粒子图像速度法(large
‑
scale particle image velocimetry，lspiv)对视频中的连续帧进行分析，提取雨滴速度信息，再利用气象学上常用的雨滴谱(m
‑
p分布)累积分布函数反演降雨强度。
[0040]
本发明所设计的视频反演降雨强度算法流程如图1所示，其中f
n
‑1、f
n
、f
n 1
分别表示连续的三帧图像。一种详细的实施方式可以如下：
[0041]
1.利用连续两帧图像将雨滴与背景区分。雨滴是视频画面中的运动物体，连续两帧中只有雨滴所处位置发生了变化。对连续两帧图像进行灰度化处理后，进行帧差处理，得到雨滴运动图像。本实例中灰度值范围取常用范围0～255，帧差处理中的灰度差异阈值定为10。
[0042]
f
(x,y)
＝f
(n)
‑
f
(n
‑
1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0043]
|f
(x,y)
|≥10
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0044]
其中f
(n)
和f
(n
‑
1)
为所运用的两帧图像灰度化后得到图像的函数，f
(x,y)
为两帧图像灰度化后得到的图像对应点(x，y)对比得到新图的函数。当数值绝对值超过灰度差异阈值时方认为有效，读入新图中。
[0045]
2.寻找图像上的雨滴。对帧差法得到的新图像进行分析，η的大小根据实际需求可自定义，将新图像分成η
×
η的网格，通常应使得网格大小略微大于可能出现的最大雨滴直径(雨滴直径一般不超过6mm)。读取网格，整张图像进行从上到下、从左到右的数据判断，从而读取灰度值，记录数值。通过灰度不为零的区域判断，寻找到雨滴可能位置。
[0046]
3.寻找图像雨滴下落改变量。对步骤2中寻找到的雨滴可能位置进行分析，将新图像上雨滴可能位置所处的网格进行对比，寻找相关性最强的两个网格(指对每个所述网格找到与其形状相关性最强的另一网格)，为同一滴雨滴在两帧时间里的不同图像。所述两个网格底边纵坐标差值为图像雨滴下落改变量。
[0047]
a＝h1
‑
h2
ꢀꢀ
(3)
[0048]
其中a为图像雨滴下落改变量，为正值，单位为毫米；h1、h2分别为两个网格底边的纵坐标值，单位为毫米。
[0049]
4.计算实际雨滴下落改变量。应用lspiv进行雨滴速度分析时的一个图形示例如图2所示，根据运用透视原理，可得到实际距离与焦距的关系表达为
[0050][0051]
其中，h为实际雨滴运动改变量，单位为米；f为镜头的焦距，单位为毫米；l为镜头至被摄取物体的距离，单位为毫米。f和l与摄像头自有性质有关，a通过步骤3得到，通过计算可由图像雨滴下落改变量转变至实际雨滴下落改变量。进行像素速度
‑
实际速度的转换示例如图3所示。
[0052]
5.计算两帧时间差。两帧之间的时间差由摄像头的帧数有关。
[0053][0054]
其中，t表示两帧时间差，单位为秒；ω表示摄像头帧数，即摄像头录像时一秒钟时间内传输图片的张数，与摄像头自有性质有关，单位为帧/秒。
[0055]
6.计算雨滴实际下落速度。通过速度与距离的关系式
[0056][0057]
其中，v为雨滴实际下落速度，单位为米/秒，h由步骤4可得，t由步骤5可得。
[0058]
7.判断最大雨滴实际运动速度及其对应的超越概率。根据步骤6得到全部的雨滴实际运动速度，得到画面中最大雨滴速度值v
max
，其所对应的雨滴在雨滴谱中的超越概率根据一帧画面中包含雨滴的有效网格个数推算：
[0059][0060]
其中，z为雨滴在雨滴谱(雨滴直径
‑
数量累积分布函数)中的超越概率，m为相邻两帧中任一帧画面中包含的有效网格个数。有效网格为：进行帧差处理的连续两帧图像中，雨滴均在画面内时，图像中包含这些雨滴的网格。
[0061]
8.计算实际雨滴直径。根据atlas雨滴经验速度公式，如图4所示，可得出v对d的表达式
[0062]
v＝9.65
‑
10.3e
‑
0.6d
ꢀꢀ
(8)
[0063][0064][0065]
其中，公式(8)为atlas雨滴经验速度公式，公式(9)为公式(8)变形后v对d的表达式。d为实际雨滴直径，单位为毫米。在运用过程中，以雨滴的最大速度来进行雨滴直径估算，即以步骤6所得到的v
max
来进行计算，计算实际雨滴直径时如公式(10)所示。
[0066]
9.计算雨滴对应的形状参数。如图5所示，根据m
‑
p雨滴谱分布函数
[0067]
n(d)＝n0e
‑
λd
ꢀꢀ
(11)
[0068][0069][0070]
其中，公式(11)为m
‑
p雨滴谱分布函数，将公式(11)进行积分，得到公式(12)，推得雨滴谱(m
‑
p分布)累积分布函数如公式(13)所示。n0为广义截距参数，即单位体积内单位累计雨量下通过的雨滴数量，单位为个每立方米每毫米，个/(m3·
mm)；λ为雨滴谱分布函数形状参数，单位为毫米。z由步骤7可得，d由步骤8可得，通过解方程可得形状参数λ。
[0071]
10.计算降雨强度。根据降雨强度
‑
形状参数经验公式
[0072]
λ＝4.1p
‑
0.21
ꢀꢀ
(14)
[0073][0074]
其中，公式(14)为降雨强度
‑
形状参数经验公式，公式(15)为公式(14)变形后p对λ的表达式。p为降雨强度，单位为毫米/小时，λ由步骤9可得。
[0075]
本发明方法实施的效果示意图如6所示。实线为λ＝2.01，p＝30时，v与z的相关图；点划线为λ＝2.92，p＝5时，v与z的相关图；虚线表示z＝0.95，与实线的交点对应横坐标为4.98，与点划线的交点对应横坐标为4.10。此示意图在超越概率相同的情况下，形状参数为2.01和2.92时，对应的速度为4.98和4.10差异明显，相配对的雨强为30和5，也差异显著，表示不同的雨滴速度对应的雨滴谱值不同，验证了本发明方法的有效性。本发明基于lspiv速
度分析方法，能够利用视频获得较为准确的最大雨滴速度，并直接建立雨滴速度与降雨强度的关系，从而用相对简单的方式利用视频即可反演降雨强度；这为降雨强度监测工作提供了一种全新的手段。