一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法及系统

技术领域

本发明涉及水文测流技术领域，尤其涉及一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法及系统。

背景技术

在当前的非接触式测量河流水面流速过程中主要采用非接触式测量方法，相比于传统的需要在河流中放置仪器和相关设备，具有实施成本低，准确度更高和不易受环境影响等优点。

目前，非接触式方法主要包括：光流法测速(Optical Flow Velocimetry，OPV)、大尺度粒子图像测速(Large Scale Particle Image Velocimetry，LSPIV)、时空图像测速(Spatiotemporal Image Velocimetry，STIV)、尺度不变特征变换测速(Scale InvariantFeature Transform Velocimetry，SIFTV)、颗粒追踪测速(Particle TackingVelocimetry，PTV)和粒子图像测速(Particle Image Velocimetry，PIV)等方法。但是在面临不同场景时，上述各种方法都存在不同的缺陷，例如OPV无法测量高流速，在河流断面存在天然示踪粒子时，STIV的测流精确度不如PIV、SIFTV和PTV。

因此，在面临不同河流断面状态时，如何依据场景选择最优的流速计算方法，以确保获得的测速结果较为准确，尚未有行之有效的解决方法。

发明内容

本发明提供一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法及系统，用以解决现有技术中针对河流表面测速中河流断面状态较复杂时，采用单一的测速方法无法有效准确获取流速信息的缺陷。

第一方面，本发明提供一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，包括：

步骤100，采集河流视频数据，对所述河流视频数据进行预处理，获取视频图像的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度；

步骤200，若确定所述视频图像不存在示踪物，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤300；

步骤300，若确定所述示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用颗粒追踪测速PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤400；

步骤400，根据所述示踪物密度所在的不同分布密度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第一流速结果；

步骤500，根据所述第一流速结果所在的不同分布速度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第二流速结果；

步骤600，综合所述第一流速结果和所述第二流速结果，输出综合流速结果。

根据本发明提供的一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，步骤100包括：

基于预设视频帧率和预设视频帧尺寸，截取具有预设时长的河流视频数据；

对所述河流视频数据进行抽帧得到图像帧，将所述图像帧转化为灰度图；

对灰度图进行图像分割，分离所述灰度图中的河流表面示踪物和背景，采用卷积神经网络对所述河流表面示踪物进行分类，统计示踪物粒径和示踪物数量；

对所述灰度图进行网格划分，通过卷积神经网络统计网格划分结果，得到示踪物密度。

根据本发明提供的一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，对所述灰度图进行网格划分，通过卷积神经网络统计网格划分结果，得到示踪物密度，包括：

基于预设网格划分大小尺寸，将所述灰度图划分为若干个网格；

利用所述卷积神经网络去除所述若干个网格中为0的网格结果，计算所述若干个网格内剩余网格的特征点平均值，获得单位网格内特征点数量；

由所述单位网格内特征点数量确定所述示踪物密度。

根据本发明提供的一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，步骤400包括：

若确定所述示踪物密度位于第一分布密度空间，则采用光流法测速OPV计算河流表面流速，得到第一流速结果；

若确定所述示踪物密度位于第二分布密度空间，则采用粒子图像测速PIV计算河流表面流速，得到第一流速结果；

若确定所述示踪物密度位于第三分布密度空间，则采用大尺度粒子图像测速LSPIV计算河流表面流速，得到第一流速结果；

其中，所述第一分布密度空间、所述第二分布密度空间和所述第三分布密度空间为相邻密度区间，且数值依次减小。

根据本发明提供的一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，步骤500包括：

若确定所述第一流速结果位于第一分布速度区间，则采用光流法测速OPV计算河流表面流速，得到第二流速结果；

若确定所述第一流速结果位于第二分布速度区间，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第二流速结果；

若确定所述第一流速结果位于第三分布速度区间，则采用尺度不变特征变换测速SIFTV计算河流表面流速，得到第二流速结果；

其中，所述第一分布速度区间、所述第二分布速度区间和所述第三分布速度区间为相邻速度区间，且数值依次增大。

根据本发明提供的一种基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，步骤600包括：

比较所述第一流速结果和所述第二流速结果，得到速度误差计算结果；

若确定所述速度误差计算结果在预设误差百分比范围内，则以所述第一流速结果作为所述综合流速结果，否则，对所述第一流速结果和所述第二流速结果进行加权处理，得到所述综合流速结果。

第二方面，本发明还提供一种基于筛选后处理的河流表面流速测量系统，包括：

采集处理模块，用于采集河流视频数据，对所述河流视频数据进行预处理，获取视频图像的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度；

第一计算模块，用于若确定所述视频图像不存在示踪物，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入示踪物粒径判断步骤；

第二计算模块，用于若确定所述示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用颗粒追踪测速PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入示踪物密度判断步骤；

第三计算模块，用于根据所述示踪物密度所在的不同分布密度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第一流速结果；

第四计算模块，用于根据所述第一流速结果所在的不同分布速度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第二流速结果；

综合模块，用于综合所述第一流速结果和所述第二流速结果，输出综合流速结果。

第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于筛选后处理的河流表面流速测量方法。

第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于筛选后处理的河流表面流速测量方法。

第五方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于筛选后处理的河流表面流速测量方法。

本发明提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量方法及系统，通过比较多种河流表面测速方法的差异，利用特征提取河流断面的特征点，进而获取特征点的状态，将获取的河流表面流速，进行流速区间判断，根据当前流速区间最优方法进行结果对比，输出综合流速结果，避免单一流速算法特点对流速结果产生影响，有效提高测流结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量方法的流程示意图；

图2是本发明提供的网格划分示意图；

图3是本发明提供的不同测流方法的选择流程图；

图4是本发明提供的不同测流方法的验证流程图；

图5是本发明提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量系统的结构示意图；

图6是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。

图1是本发明实施例提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量方法的流程示意图，如图1所示，包括：

步骤100，采集河流视频数据，对所述河流视频数据进行预处理，获取视频图像的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度；

步骤200，若确定所述视频图像不存在示踪物，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤300；

步骤300，若确定所述示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用颗粒追踪测速PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤400；

步骤400，根据所述示踪物密度所在的不同分布密度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第一流速结果；

步骤500，根据所述第一流速结果所在的不同分布速度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第二流速结果；

步骤600，综合所述第一流速结果和所述第二流速结果，输出综合流速结果。

从整体来说，本发明实施例通过架设在目标河流边上的专业采集设备采集获取河流视频数据，对采集的河流视频数据进行预处理，得到视频图像中的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度。

然后根据获取的上述信息，进行多个维度的判断，从而选择合适的河流测速方法，首先判断图像中是否存在示踪物，若无则选择STIV方法进行计算河流表面流速，获得第一流速结果，记为v

在判断图像中示踪物粒径的步骤里，根据设置的预设粒径阈值，若示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果v

在判断图像中示踪物分布密度的步骤里，根据示踪物密度所在的三个不同分布密度区间，采用不同的河流测速方法计算得到第一流速结果v

进一步地，对第一流速结果v

最后，比较第一流速结果v

本发明通过比较多种河流表面测速方法的差异，利用特征提取河流断面的特征点，进而获取特征点的状态，将获取的河流表面流速，进行流速区间判断，根据当前流速区间最优方法进行结果对比，输出综合流速结果，有效提高测流结果的准确性。

基于上述实施例，步骤100包括：

基于预设视频帧率和预设视频帧尺寸，截取具有预设时长的河流视频数据；

对所述河流视频数据进行抽帧得到图像帧，将所述图像帧转化为灰度图；

对灰度图进行图像分割，分离所述灰度图中的河流表面示踪物和背景，采用卷积神经网络对所述河流表面示踪物进行分类，统计示踪物粒径和示踪物数量；

对所述灰度图进行网格划分，通过卷积神经网络统计网格划分结果，得到示踪物密度。

其中，对所述灰度图进行网格划分，通过卷积神经网络统计网格划分结果，得到示踪物密度，包括：

基于预设网格划分大小尺寸，将所述灰度图划分为若干个网格；

利用所述卷积神经网络去除所述若干个网格中为0的网格结果，计算所述若干个网格内剩余网格的特征点平均值，获得单位网格内特征点数量；

由所述单位网格内特征点数量确定所述示踪物密度。

具体地，本发明实施例针对河流视频图像的预处理，截取其中一段预设时长的视频数据，例如一分钟，其中视频帧率为30fps/s，每帧大小为1920*1080；

对视频进行抽帧处理，将抽帧处理后的视频图像转化为灰度图，通过图像分割，将河流表面示踪物和背景分离，采用常用的卷积神经网络进行示踪物分类，对示踪物的粒径大小和数量进行统计；

在当前帧画面中按照100*100进行划分网格，通过卷积神经网络去除统计值为0的网格结果，将剩下n个网格内的特征点做平均值计算。设单位内特征点数量为x，则单位内的分布密度为x/10000(个/px

基于上述实施例，完成图像预处理后，进入如图3所示的流速选择逻辑流程：

S1，判断图像中是否存在示踪物，若无则选择STIV方法进行计算河流表面流速，获得流速结果v

S2，判断图像中的示踪物粒径，若示踪物粒径大于5cm，则选择PTV方法进行计算河流表面流速，获得流速结果v

S3、判断图像中示踪物的分布密度，若分布密度大于30个/px

S4、对流速结果v

S5、比较流速结果差值，计算误差结果，若误差<±5％，则直接输出v

可以理解的是，本发明通过比较各种流速计算方法之间的差异，利用特征提取河流断面的特征点，进而获取特征点的状态，如特征点大小、分布密度，进行逐步筛选合适的方法进行河流表面流速测量；将获取的河流表面流速，进行流速区间判断，根据当前流速区间最优方法进行结果对比，当误差结果超过设定阈值，采用加权平均获取最终结果；当误差结果未超过设定阈值，直接输出原流速结果，提高测流结果的准确性。

下面对本发明提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量系统进行描述，下文描述的基于筛选后处理的河流表面流速测量系统与上文描述的基于筛选后处理的河流表面流速测量方法可相互对应参照。

图5是本发明实施例提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量系统的结构示意图，如图5所示，包括：采集处理模块51、第一计算模块52、第二计算模块53、第三计算模块54、第四计算模块55和综合模块56，其中：

采集处理模块51用于采集河流视频数据，对所述河流视频数据进行预处理，获取视频图像的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度；

第一计算模块52用于若确定所述视频图像不存在示踪物，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入示踪物粒径判断步骤；第二计算模块53用于若确定所述示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用颗粒追踪测速PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入示踪物密度判断步骤；第三计算模块54用于根据所述示踪物密度所在的不同分布密度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第一流速结果；第四计算模块55用于根据所述第一流速结果所在的不同分布速度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第二流速结果；综合模块56用于综合所述第一流速结果和所述第二流速结果，输出综合流速结果。

图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(Communications Interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，该方法包括：步骤100，采集河流视频数据，对所述河流视频数据进行预处理，获取视频图像的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度；步骤200，若确定所述视频图像不存在示踪物，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤300；步骤300，若确定所述示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用颗粒追踪测速PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤400；步骤400，根据所述示踪物密度所在的不同分布密度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第一流速结果；步骤500，根据所述第一流速结果所在的不同分布速度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第二流速结果；步骤600，综合所述第一流速结果和所述第二流速结果，输出综合流速结果。

此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，该方法包括：步骤100，采集河流视频数据，对所述河流视频数据进行预处理，获取视频图像的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度；步骤200，若确定所述视频图像不存在示踪物，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤300；步骤300，若确定所述示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用颗粒追踪测速PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤400；步骤400，根据所述示踪物密度所在的不同分布密度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第一流速结果；步骤500，根据所述第一流速结果所在的不同分布速度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第二流速结果；步骤600，综合所述第一流速结果和所述第二流速结果，输出综合流速结果。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于筛选后处理的河流表面流速测量方法，该方法包括：步骤100，采集河流视频数据，对所述河流视频数据进行预处理，获取视频图像的示踪物存在信息、示踪物粒径和示踪物密度；步骤200，若确定所述视频图像不存在示踪物，则采用时空图像测速STIV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤300；步骤300，若确定所述示踪物粒径大于预设粒径阈值，则采用颗粒追踪测速PTV计算河流表面流速，得到第一流速结果，否则，进入步骤400；步骤400，根据所述示踪物密度所在的不同分布密度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第一流速结果；步骤500，根据所述第一流速结果所在的不同分布速度区间，采用不同的测速方法计算河流表面流速，得到第二流速结果；步骤600，综合所述第一流速结果和所述第二流速结果，输出综合流速结果。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。