[发明专利]一种基于视频识别的检测水位方法

权利要求书

1.一种基于视频识别的检测水位方法，其特征在于：该方法基于水位状态监视系统实现，该水位状态监视系统包括位于系统最前端的视频采集模块、与所述视频采集模块相连的嵌入式视频处理单元、与所述嵌入式视频处理单元相连的EVU设备设置客户端与视频应急业务处理平台；

该监测水位方法包括以下步骤：

步骤一：在检测区域设置高清相机；所述检测区域包括水位的外部环境，水位尺和围墙，采集的视频画面中包括水位线与水位尺的交接线，当观测区域为水位尺时，相机正对水位尺；

步骤二：从采集的图像中定位出水尺位置，并根据定位出的水尺位置对水尺图像进行裁剪，获得水尺图像；

步骤三：对裁剪获得的水尺图像进行字符定位，获得水尺图像中各个字符“E”和字符倒“E”再根据字符“E”和字符“E”的排列特点对水尺图像中的各个数字字符进行切割，获得各个数字字符图像；

步骤四：找到识别出的各个字符“E”和字符倒“E”中匹配度最高的字符，根据匹配度最高字符的方向信息确定水尺的斜率，再根据斜率旋转图像，使图像中的水尺呈竖直状态，并进行有效的读数；

步骤五：嵌入式视频处理单元接收来自视频采集模块的识别信息，根据嵌入的算法来分析识别信息，并将识别结果上传至视频应急业务处理平台与EVU设备设置客户端。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频识别的检测水位方法，其特征在于：步骤五中嵌入的算法包括基于子空间的背景建模、基于稀疏编码的图像表示以及物体跟踪；其中所述基于子空间的背景建模采用主成分分析法来建立背景模型；所述基于稀疏编码的图像表示为通过将输入图像转换为稀疏表示用以获得更好的鲁棒性。

3.根据权利要求2所述的一种基于视频识别的检测水位方法，其特征在于：所述物体跟踪为基于OnlineBoosting的框架在线实时提取鲁棒的物体特征进行跟踪，其中每一帧的检测结果都作为正样本，周围的四个区块作为负样本，检测过程中，每一个跟踪过程由物体检测结果触发。

4.根据权利要求3所述的一种基于视频识别的检测水位方法，其特征在于：通过OnlineBoosting，在下一帧得到期望的目标位置，对于每一个预测结果，用物体检测模块进行打分以确保跟踪是否发生漂移；如果发现跟踪漂移，则触发跟踪终止，通过以上过程，得到一个新的物体的跟踪路径。

5.根据权利要求1所述的一种基于视频识别的检测水位方法，其特征在于：判断水尺图像中的水尺是否设置有反光膜，且摄像装置具备红外补光，若是，则对所述水尺图片进行HSV颜色分割，取亮度V通道图片，对该图片进行局部自适应阈值化处理、形态学闭运算处理、腐蚀运算处理以及膨胀运算处理，并通过轮廓查找运算获取所述水尺图片中水尺区域，并计算出水位的坐标。

6.根据权利要求5所述的一种基于视频识别的检测水位方法，其特征在于：判断水尺图像中的水尺是否设置有反光膜，且摄像装置具备红外补光，若不是，则对所述水尺图片进行HSV颜色分割，取亮度V通道图片，对该图片进行中值模糊处理、直方图均衡化处理、局部自适应阈值化处理、形态学闭运算处理、开运算处理以及膨胀运算处理，并通过轮廓查找方法获取所述水尺图片中水尺区域。

7.根据权利要求1所述的一种基于视频识别的检测水位方法，其特征在于：所述高清相机采用网络摄像机，通过该网络摄像机对水尺图片在预定时刻进行采集，并传到视频应急业务处理平台。