[发明专利]一种基于压缩感知图像分析的河流表面流速估计方法

说明书

技术领域

本发明是一种新的非接触式河流表面流速估计方法，具体地说，是一种基于压缩感知 图像分析的河流表面流速估计方法。

背景技术

我国河流众多，河流的综合利用在国家经济社会发展中占有重要的地位。由于我国国土 面积大，地形复杂，降雨量分布不均，往往有些地方发生洪涝灾害。在20世纪，我国就发 生过三次较大洪水，每次都给国家和人民造成巨大损失。还有每到雨季时节，受到持续强降 雨的影响，长江流域有些地方就会发生超警戒水位，给人们的财产和生命带来威胁。尽管这 些我们无法控制，但是我们可以通过采取一些措施进行预防，使国家和人民的损失降到最低。

国家建立许多水文站对许多河流进行水文信息的监测，水文监测就是对江河水的动态进 行长期、持续的观察测量，记录水资源的变化规律，为水资源合理调度利用以及防汛抗洪等 提供了准确的水文信息。然而，洪水的发生具有突发性，造成河流涨落急剧，高流速，含沙 量高，漂浮物较多，水文站针对一般河流水文测流设施不能适应这种情况。在洪水期间，河 流流速的测量往往采用是人工投放浮标，利用秒表、对讲机、经纬仪等这些工具对浮标流过 距离和使用时间进行确定，来计算河流的流速。该方法具有很多缺点，如受到测量条件限制， 不能够及时测量上报；测量过程中，往往多人配合，高洪期间不确定因素多，不能保证监测 人员的生命安全；测量时由于人为因素大，测量结果准确性不高等，这些都削弱应对洪水能 力。

为了减缓上述问题，适应河流的长期监测任务。近二十年来，基于远程水流图像获取和 分析的流速测量方法被提出和实现。1980年，卡拉雪夫提出基于飞机或直升机测量河流流 速的方法，其基本原理是由飞机或直升机抛出浮标，通过摄影装置对水面浮标进行一系列的 拍照，利用对应算法计算得到水面流速，它的缺点在于测验成本高，且工作人员需经过专业 培训。此后，Bradley等人为了克服卡拉雪夫所提方法的缺陷，将河流表面漂浮的树叶当作 所需追踪的运动目标，以此计算出流速，但该方法在无树叶漂浮物的情况下存在明显的限制。 与此同时，Fujita等人提出高精确度的粒子成像测速技术(Particle Image Velocimetry，PIV)， 该技术通过测量示踪粒子在已知很短时间间隔内的位移来间接地测量流场的瞬态速度分布。 在此基础上，Meselhe等人利用实验室中架设的低流量水槽对PIV进行LSPIV(Large Scale PIV，LSPIV)改良，证实了LSPIV技术测量表面流速的潜力。20世纪90年代，Fujita等 人首先将LSPIV成功应用在了Yodo河的洪水流量测量上。自此，粒子成像测速技术成为了 研究表面流速测量的热门方法。2012年，Bechle等人通过LSPIV影像测量系统测量淡水河 表面的流速。2013年，Daigle等人通过PIV测量河川表面覆冰的流动速度，以此验证了影 像测量法的灵活适用性。2014年，Tauro等人开发了一套基于LSPIV的实验仪器和系统用 于表面流速的测量。2016年，该团队利用遥控飞机提取河流表面影像，而后结合LSPIV分 析图像，得出河流的表面流速。然而，无论何种形式的PIV，速度测量都依赖于散布在流场 中的示踪粒子。即：虽然基于PIV形式的表面流速测量方法达到了高精确度，但仍需抛撒 示踪粒子，且示踪粒子的选择具有高要求：(1)不能污染环境；(2)比重要尽可能与实验流 体相一致；(3)尺寸足够小；(4)形状要尽可能圆且大小分布尽可能均匀；(5)光散射效率 足够高。综上所述，PIV及PIV的改良方法在远程河流表面流速实时监测的应用中性价比不 高。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于压缩感知图像分析的河流表面流速估 计方法。

本发明方法摒除了人工投掷浮标或抛撒示踪粒子的弊端，无需追踪运动目标(浮标、树 叶、覆冰、示踪粒子等)，只通过提取摄像头监测河流表面所得影像帧图像中的水流特征进 行分类识别即可估计出表面流速。

本发明解决技术问题采用的技术方案是：

一种基于压缩感知图像分析的河流表面流速估计方法，包括户外设备安装及配置、目 标河流表面水流图像采集、图像预处理和表面流速估计这几个步骤：