[发明专利]一种基于视频的水流速检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于视频的水流速检测方法，基于视频的水流速检测方法具有良好的环境鲁棒性，易于实施，其通过对水面图像进行处理，提取水面纹理特征并进行匹配，根据相机成像原理计算出特征点的物理距离以及帧间时间，计算出水面流速值，经过大量试验证明，该方法所得到的水面流速具有可靠性。

技术领域

本发明属于视频监控技术领域，尤其是涉及一种基于视频的水流速检测方法及系统。

背景技术

随着技术的进步与发展，视频监控系统在水利水纹监控场景的应用越来越广泛。洪水是汛期普遍发生的自然灾害，其现有的形成和演进机制都是在理论和常规实验上获知的，缺乏极端条件下的实测方法和数据。中小河流的长期监测，特别是山区河流洪水事件的水位、流速和流量等核心水流信息的获取对于山洪的防治有着至关重要的作用，也是目前防洪减灾工作中的难点。

现有的水流速检测通常是通过浮漂法人为观察，或者通过雷达流速仪，叶轮转速等方法进行测量，传统方法在一些场景上的应用有较大的限制，实施可能存在极大的困难。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于视频的水流速检测方法及系统，属于一种非接触式的检测方法，可以减少检测人员在洪水等危险场景下进行测量时的危险系数，同时具有很好的鲁棒性。

本发明的发明构思：首先对图像进行特征点的检测和匹配，然后再将相邻视频帧的匹配点的特征点像素坐标转换为物理坐标，得到物理距离，再结合根据帧率计算出的图像帧间时间，计算出水流速。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明提供一种基于视频的水流速检测方法，包括如下步骤：

1)通过相机采集水流的视频，对视频图像进行特征点检测和匹配：

首先对相邻两帧水面图像的角点进行检测，再对检测到的特征点进行SIFT特征提取，得到相应的描述子，通过SIFT特征描述子对前后两帧检测到的角点进行匹配；得到成对的匹配特征点后，再对特征点进行筛选；

2)将筛选后得到的每对匹配点的像素坐标转换为世界坐标；

3)水流流速计算：通过像素点的世界坐标，计算出每对匹配点的实际物理距离，再通过视频帧率计算出帧间时间，根据速度计算公式v＝d/t计算出每对匹配点的运动速度。

进一步的，在步骤1)通过相机采集水流的视频之前需要进行相机内参标定，包括如下内容：对标定板图像进行采集，得到标定图像；得到标定图像后，根据相机模型中世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系四个坐标系的关系，计算出相机的内参参数；通过上述方法对相机在不同变倍下的内参进行标定，得到多组变倍下的内参参数的数据，对数据进行拟合处理，得出内参参数与变倍倍数之间的关系式；在步骤2)中，首先根据相机模型中世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系以及像素坐标系的关系，推导出像素坐标系和世界坐标系的转换关系；再通过内参参数与变倍倍数之间的关系式计算出当前变倍下的内参矩阵，结合像素坐标系和世界坐标系的转换关系得到像素点的世界坐标。

进一步的，所述筛选分为三个步骤：11)根据基于SIFT特征匹配得到的匹配度进行排序，取匹配度较高的前n个点进行下一步的筛选；12)计算每对匹配点连线的斜率，根据斜率对匹配点进行排序，选择斜率较小的前m个点进行下一步的筛选；13)计算每对匹配点的欧式距离，并根据欧式距离对匹配点进行聚类，从所得的类中选择点数最多的一类中包含的点进行下一步的计算。。

第二方面，本发明提供一种基于视频的水流速检测系统，包括：

特征点检测和匹配模块：用于采集水流的视频，对视频图像进行特征点检测和匹配，具体的，首先对相邻两帧水面图像的角点进行检测，再对检测到的特征点进行SIFT特征提取，得到相应的描述子，通过SIFT特征描述子对前后两帧检测到的角点进行匹配；得到成对的匹配特征点后，再对特征点进行筛选；