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公开(公告)号：CN110530441B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910772617.8
申请日：2019-08-21
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种全天候在线视频测流系统，包括摄像测量装置、网络‑电源设备、水尺、水尺补光灯、水面补光灯和视频处理工控机，水尺布设于摄像测量装置同侧的测量断面下游视场内，水尺补光灯布设于监控立杆上，调整水尺补光灯的照射角使得水尺补光灯的有效光照区域覆盖完整的水尺量程，水面补光灯布设于摄像测量装置的对岸，调整水面补光灯的照射角和发散角使得水面补光灯的有效光照区域覆盖测量断面，摄像测量装置架设于监控立杆上且摄像测量装置位于测量断面上方，监控立杆设于一个河岸上，并且本发明还公开了确定摄像测量装置的位置的步骤。本发明具有易于布设、操作安全、测量高效、多要素监测、全天候适宜、低成本及易升级等有益效果。
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公开(公告)号：CN107588823B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201710841471.9
申请日：2017-09-18
Applicant: 河海大学
IPC: G01F23/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双波段成像的水尺水位测量方法，属于水位测量技术领域。采用的相机具有双波段成像功能，可见光和近红外图像分别用于系统标定和水位测量环节；系统标定环节首先布设测量系统并获取可见光水尺图像，然后根据待测水尺的标准样式设计模板图像，最后通过选择的匹配控制点建立水尺图像和模板图像间的透视投影变换关系；水位测量环节首先获取近红外水尺图像并将其和模板图像配准，然后对配准图像进行二值化处理，接下来在二值图像的水平投影曲线中检测水位线坐标，最后根据模板图像的物理分辨率将水位线坐标换算为实际水位值。本发明无需检测和识别水尺上的刻度及字符，对于复杂现场条件下拍摄的低分辨率图像具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111598098A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010386698.0
申请日：2020-05-09
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的水尺水位线检测及有效性识别方法，包括如下步骤：S1、获取水尺图像并进行人工标注，将水尺、水草和水体用不同的类别区分，得到标签图；S2、设计全卷积神经网络结构，进行网络训练；S3、利用训练得到的全卷积神经网络对待测图像进行语义分割，实现像素级的语义标记；S4、在语义分割图像中检测水尺水位线及识别有效性。本发明检测精度高，鲁棒性强，操作简单。
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公开(公告)号：CN109764930B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811609578.1
申请日：2018-12-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂光照条件的水尺水位线视觉检测方法。本发明利用水尺图像和水面图像的差异性，通过计算灰度图像和边缘图像的灰度均值差，取两个特征中的最大值作为衡量图像差异性的指标，再采用粗定位和精定位结合的水位线检测方法，对于复杂光照条件下的水尺水位线检测情况具有较强的鲁棒性。本发明可在图像模糊不清的条件下提供水尺的细节信息，精定位时以单个像素作为步进进行水位线检测，检测精度能达到单个像素。本发明适用于自然光照(白天)和红外照明(夜间)条件，能有效避免因自然光照和夜间补光引起图像灰度分布不均时出现的误检。
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公开(公告)号：CN109272484A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810876393.0
申请日：2018-08-03
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像的降雨检测方法，包括以下步骤：S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取四种特征；S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。本发明计算量小，成本低，结果直观易验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110057295B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910275119.2
申请日：2019-04-08
Applicant: 河海大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开了一种免像控的单目视觉平面距离测量方法，包括：测量系统集成阶段：将相机和激光测距仪固连构成直接定向视觉测量系统；测量系统检校阶段：对测量系统进行集成检校，确定相机内参、畸变像差以及相机与激光测距仪之间的偏心角，修正相机的非线性畸变、实测高程和姿态；平面距离测量阶段：基于相机在倾斜视角下像点、光心和物点共线的中心投影成像原理建立像平面和物平面之间的“像点‑距离”的变换关系，最终实现免像控的单目视觉平面距离测量。本发明具有较低的硬件成本和操作复杂度。本发明无需在待测平面布设像控点，可在数分钟内完成测点布设，大大降低了野外工作量；也不依赖于场景中的先验知识，具有普适性。
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公开(公告)号：CN110057295A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910275119.2
申请日：2019-04-08
Applicant: 河海大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开了一种免像控的单目视觉平面距离测量方法，包括：测量系统集成阶段：将相机和激光测距仪固连构成直接定向视觉测量系统；测量系统检校阶段：对测量系统进行集成检校，确定相机内参、畸变像差以及相机与激光测距仪之间的偏心角，修正相机的非线性畸变、实测高程和姿态；平面距离测量阶段：基于相机在倾斜视角下像点、光心和物点共线的中心投影成像原理建立像平面和物平面之间的“像点-距离”的变换关系，最终实现免像控的单目视觉平面距离测量。本发明具有较低的硬件成本和操作复杂度。本发明无需在待测平面布设像控点，可在数分钟内完成测点布设，大大降低了野外工作量；也不依赖于场景中的先验知识，具有普适性。
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公开(公告)号：CN109764930A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811609578.1
申请日：2018-12-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂光照条件的水尺水位线视觉检测方法。本发明利用水尺图像和水面图像的差异性，通过计算灰度图像和边缘图像的灰度均值差，取两个特征中的最大值作为衡量图像差异性的指标，再采用粗定位和精定位结合的水位线检测方法，对于复杂光照条件下的水尺水位线检测情况具有较强的鲁棒性。本发明可在图像模糊不清的条件下提供水尺的细节信息，精定位时以单个像素作为步进进行水位线检测，检测精度能达到单个像素。本发明适用于自然光照(白天)和红外照明(夜间)条件，能有效避免因自然光照和夜间补光引起图像灰度分布不均时出现的误检。
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公开(公告)号：CN109272484B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810876393.0
申请日：2018-08-03
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像的降雨检测方法，包括以下步骤：S1：采用单台摄像机以固定时间间隔采集水面灰度图像序列，水面灰度图像序列分为训练样本图像和待测图像，将训练样本图像按雨量大小分为无雨、小雨、中雨和大雨四类并标注；S2：采用基于相位一致性的方法对图像纹理进行增强，对增强后相邻时刻两帧图像进行灰度差分得到残差图像；S3：对残差图像进行快速傅里叶变换得到残差幅度谱，再进行归一化处理，提取四种特征；S4：根据提取的残差幅度谱特征训练SVM分类器；S5：应用生成的SVM分类器识别待测图像的降雨类型。本发明计算量小，成本低，结果直观易验证。
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公开(公告)号：CN111598098B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010386698.0
申请日：2020-05-09
Applicant: 河海大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的水尺水位线检测及有效性识别方法，包括如下步骤：S1、获取水尺图像并进行人工标注，将水尺、水草和水体用不同的类别区分，得到标签图；S2、设计全卷积神经网络结构，进行网络训练；S3、利用训练得到的全卷积神经网络对待测图像进行语义分割，实现像素级的语义标记；S4、在语义分割图像中检测水尺水位线及识别有效性。本发明检测精度高，鲁棒性强，操作简单。
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