[发明专利]河道断面流速水位监测球形摄像机

权利要求书

1.河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：包括摄像机本体和云台，摄像机本体安装在云台上；

所述摄像机本体内安装有高精度倾角仪，用于获取云台倾角数据；

所述摄像机还用于通过云台倾角、摄像机本体到水面的垂直距离、摄像机镜头焦段计算出当前监测区域的空间尺寸；

所述摄像机还用于通过采集的画面计算水位和流速数据，根据预输入的断面面积，计算出流量以及断面流速场分布。

2.根据权利要求1所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：所述摄像机本体还通过控制云台，对百米宽河从近到远循环不间断扫描监测，实现河道断面多点流速监测。

3.根据权利要求1所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，所述摄像机本体采集水位数据的方法为：利用精密步进电机控制云台，配置倾角仪对摄像机做位置补偿，提前预设多个监测点，每个监测点监测一个水尺，采集河中水尺图像，识别水尺数字，对场景进行建模识别出水面线，输出水位数据，水位涨或落时，超出当前一根水尺的量程范围后，自动控制云台监测下一个监测点的水尺，实现多个水尺接力水位监测。

4.根据权利要求2所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，所述摄像机本体采集流速数据的方法为：摄像机本体使用高精度倾角仪配合云台对河道断面多点循环监测，巡航到每一点时，摄像机通过图像传感器高帧率采集当前监测区域河面信息，CPU智能单元分析图像，采用了角点监测的方法，对相邻两帧水面图像上漂浮物、气泡或者明显波纹形成的角点进行监测作为特征点；

提取到两帧图像的所有特征点后，对两帧图像的特征点进行匹配识别出同一特征点，计算所有特征点的像素位移，然后对所有特征点像素位移进行筛选，分别是角度筛选和排序筛选，得到最准确的匹配点像素位移，使用像素坐标空间坐标转换公式，通过像素位移计算出实际的空间位移，空间位移除以两帧间隔时间计算出流速。

5.根据权利要求4所述的河道断面流速水位监测球形摄像机,其特征在于：还用于通过识别出水面上的特征点，并对特征点进行匹配跟踪，可以得到流速矢量，描绘特征点运动轨迹，输出整个河道断面的流速场分布，根据流速方向变化可判断河道中是否有漩涡、决堤情况，有漩涡和决堤时可向平台报警。

6.根据权利要求4所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：所述摄像机本体还连接有激光补光器，并通过网络编码模块、通讯模块与远程的服务器平台连接；

摄像机本体将水位、流速、流量信息上报平台，如果水位、流量超警戒会发出预警上报平台。

7.根据权利要求4所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，水位数据监测采集方法还包括：

设定多个监测点，每个监测点对应一个水尺，控制球机到监测点位置后，设置监测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，按此方法设置多个监测点；

水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控制球机寻找水面，依次巡检预设的监测点找水面，摄像机本体运转到有水面那个监测点时，进行水尺水面识别；

识别水面和水尺，需要提前对水面和水尺进行深度学习与模型训练。

8.根据权利要求7所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于，CPU对摄像机本体采集到的视频进行图像处理的方法为：CPU智能分析单元提取其中一帧，根据已训练过水尺的模型，监测到水尺，识别出当前图像上的数字，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面处于水尺的位置，得到当前水尺上的水位，再加上当前水尺的基础海拔高程，输出最终的水位数据。

9.根据权利要求5所述的河道断面流速水位监测球形摄像机，其特征在于：所述像素坐标空间坐标转换公式包括：

物理坐标

X＝(B2-C2)/(SIN(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2))*((((V2-960)/(960*COT((16/9)*ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))))

Y＝COT(ATAN((W2-540)/(540*COT(ATAN((H2*9/32)/(B2-C2)*SIN(A2)))))+A2)*(B2-C2)

流速＝物理位移/帧间隔时间

其中，

A2：云台角度(单位：弧度)

B2：设备高程(单位：m)

C2：水位(单位：m)

H2：视频中间视野宽度(单位：m)

V2：像素点坐标X

W2：像素点坐标Y

X物理起点：特制点起点物理坐标X

Y物理起点：特制点起点物理坐标Y

X物理终点：特制点终点物理坐标X

Y物理终点：特制点终点物理坐标Y。