[发明专利]用于水利工程变形的远程图像智能识别方法

说明书

本发明公开了一种用于水利工程变形的远程图像智能识别方法，S1，数据采集；S2，数据处理终端设备实时接收所述摄像机传输的所述视频图像，通过图像智能识别算法处理后，自动判断在当前被监测区域内是否发生水利工程险情，并以颜色标记出险情区域，估算出险情面积并保存出现险情前、后的截图；S3，云端服务器的险情综合管理平台用于被监测水利工程现场的实时监控、现场历史录像回放、现场险情信息查询及日常安全巡查与管理，并将相关图像与数据信息自动生成现场险情报告。本发明相较于传统的人工巡查方式，水利工程安全维护与巡查工作实现了远程化，可视化，降低了人力资源的投入，减少了险情巡查中的疏漏，并且能够对现场险情进行实时有效的预警。

技术领域

本发明涉及水利工程变形识别方法，尤其是涉及用于水利工程变形的远程图像智能识别方法。

背景技术

目前，对水利工程如河防工程险情稳定性评价，主要是靠非汛期的根石探测和汛期的人工巡视检查来实现，还没有行之有效的工程安全监测措施。国家防汛三期规划和水利部推行的智慧水利工程建设，对河防工程管理提出了更高的要求。但在实际工作中，由于河防工程岸线长，现场情况多变，在巡查人工成本上投入较大，加之人工巡查费时费力且容易出现疏漏，使得河堤防护预警工作存在严重的滞后与隐患。

发明内容

本发明目的在于提供一种用于水利工程变形的远程图像智能识别方法。

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：

本发明所述用于水利工程变形的远程图像智能识别方法，包括下述步骤：

S1，数据采集：通过摄像机实时采集被监测水利工程现场的视频图像并传送给数据处理终端设备；

S2，所述数据处理终端设备实时接收所述摄像机传输的所述视频图像，通过图像智能识别算法处理后，自动判断在当前被监测区域内是否发生水利工程险情，并以颜色标记出险情区域，估算出险情面积并保存出现险情前、后的截图，所述图像智能识别算法如下：

S21，使用中值滤波对视频流进行去噪处理，滤波器类型为矩形滤波器，滤波器size=7；

S22，使用KNN背景建模，对于图像某个位置的新像素值与该像素值历史信息（包括前几帧的像素值和像素点是前景还是背景的判断）比较，如果像素值之间的差别在设定阈值内，则认为新像素值与该历史信息是匹配的，归为“背景”一类，反之则归为“前景”一类，得到前景图像；本方法中建模历史时长=7，聚类阈值=20；

S23，对所述前景图像使用图形学闭运算方法去噪，运算内核= 3×3矩形，再对去噪后的前景图像提取连通区域；

S24，计算每个所述连通区域内的图像特征，本方法中选取HS直方图特征与HOG特征，所述HS直方图特征计算参数设置为bin=180；所述HOG特征计算参数设置为：图像尺寸=64×128，滑动窗口尺寸=64×128，Block尺寸=16×16，Block_Stride=(8,8)，Cell尺寸=8×8，直方图bin=9；

S25，使用SVM（支持向量机）模型对每个连通区域进行判断，去除判断结果为环境干扰的区域，保留其他连通区并计算连通区域面积，实时上传到云端服务器；

S3，所述云端服务器的险情综合管理平台用于被监测水利工程现场的实时监控、现场历史录像回放、现场险情信息查询及日常安全巡查与管理；基层巡查人员通过所述险情综合管理平台，对险情信息进行人工复核，并将相关图像与数据信息自动生成现场险情报告。

所述摄像机为两台数字摄像机，一台为枪机摄像机，用于算法观测，像素≥400万，支持100米以上红外夜视，8倍变焦；另一台为球机球型摄像机，用于所述被监测水利工程现场的日常巡查。