[发明专利]基于监控视频影像的暴雨积涝区积水深度的计算方法

说明书

本发明提供了一种基于监控视频影像的暴雨积涝区积水深度的计算方法，包括如下步骤：计算背景图像；获取所述区域的一帧监控视频图像，并转化为灰度图像；进行背景差分运算；根据所述背景差分运算得到的图像判断是否积水，若是，则进行滤波处理；对滤波后的图像上的所有像元进行计算，得到积涝区域；设置n个标记点，将积涝区域和标记点进行叠加分析得到最大积涝深度。本发明提供的方法，利用遍布城市各个区域的监控摄像头，监控数据容易获取，且数据更新及时，计算结果的时效性好，结合图像背景差分运算对积涝区域进行识别，效果较好，利用积涝区域与标记点的重叠来求取最大积水深度。

技术领域

本发明涉及城市内涝监测预警技术领域，尤其涉及一种基于监控视频影像的暴雨积涝区积水深度的计算方法。

背景技术

现如今，由于暴雨现象时有发生，内涝已经成了影响人们生活的一个重要因素。所谓内涝，由于强降水或连续性降水超过城市排水能力致使城市内产生积水灾害的现象。内涝严重时，可能会导致洪涝灾害的发生。对内涝进行监测，及早通知人们做好预防措施，是保护人们生命、财产安全的重要内容。暴雨积涝区的积水深度是内涝监测预警的重要参数。但是，传统的采用遥感影像监测城市暴雨积涝的方法，无法实现即时自动监测和重点灾害区的连续监测，监测效率较低。

发明内容

本发明提供一种基于监控视频影像的暴雨积涝区积水深度的计算方法，用以实现对积涝区域积水深度的实时监控，提高积涝监测的精确性。

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于监控视频影像的暴雨积涝区积水深度的计算方法，包括如下步骤：获取预定帧数未发生积涝时的一区域的视频图像，并根据所述预定帧数的未发生积涝时的一区域视频图像计算背景图像；获取所述区域的一帧监控视频图像，并将所述监控视频图像转化为灰度图像；将所述灰度图像与所述背景图像进行背景差分运算；根据所述背景差分运算得到的图像判断所述区域是否积水，若是，则对所述背景差分运算得到的图像进行滤波；对滤波后的图像上的所有像元进行计算，得到积涝区域；设置n个标记点，将积涝区域和标记点进行叠加分析得到最大积涝深度D_w：

R_w∩W_n＝k,(k＝0、1、2、3...n)

D_w＝max(D(Wp)),(p＝0、1、2、3...K)

其中，表示积涝区域，表示滤波后的图像中设置的第n个标志点，k表示重叠点，表示重叠点的积水深度。

优选的，所述对滤波后的图像上的所有像元进行计算，得到积涝区域的具体步骤包括：(1)利用区域增长法对滤波后的图像进行分割，形成多个分割区；(2)在所述积涝区域内、外各设置复数个种子点；(3)在积涝区域边缘，选取临近的p组积涝点的像元值和非积涝点的像元值分别相减，所得差值的平均值作为阈值m；(4)将待判别的像元的像元值与相邻种子点的像元值做差值计算，当差值小于m时，则判定该像元与该种子点属同类像元，该种子区域增长一个像元，反之，则不增加；(5)重复上述步骤(4)，直到图像上所有的像元全部判定，得到积涝区域。

本发明提供的基于监控视频影像的暴雨积涝区积水深度的计算方法，利用遍布城市各个区域的监控摄像头，监控数据容易获取，且数据更新及时，计算结果的时效性好，结合图像背景差分运算对积涝区域进行识别，效果较好，利用区域分割法灵活、精确的特点对积涝区域进行提取，最后利用积涝区域与标记点的重叠来求取最大积水深度。

附图说明

附图1是本发明具体实施方式的基于监控视频影像的暴雨积涝区积水深度的计算方法流程图；

附图2A是本发明具体实施方式的无积水时的差分效果图；

附图2B是本发明具体实施方式的无积水时的栅格直方图；

附图3A是本发明具体实施方式的有积水时的差分效果图；