无水尺水位监测仪的制作方法

本发明属于水位检测领域，尤其是涉及一种无水尺水位监测仪。

背景技术：

近年来，水利信息化建设持续推进，水位监测方式越来越多，传统的水位监测使用的是雷达水位计或电子水尺，随着ai技术越来越成熟，视频算法监测水位开始在现实中应用，深度学习训练水尺和水面模型，得到水位数据。水位监测环境复杂，有一些现场安装水尺难度大，水位高时水下安装水尺危险复杂，岸边崎岖不平水尺无法固定，施工成本也很高，通过使用无水尺水位监测能完美地解决这些问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明旨在提出一种无水尺水位监测仪，以解决上述问题中的不足之处。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

第一方面本申请公开了一种无水尺水位监测仪，包括cpu以及与cpu连接的图像处理器、云台、高精度倾角仪、补光单元、通信单元以及供电单元；

所述图像处理器与cpu连接，用于采集视频画面；

高精度倾角仪用于实现水位补偿，弥补控制云台切换水位检测点带来的水位误差；

所述监测仪本体内安装有高精度倾角仪，用于获取云台倾角数据。

进一步的，所述补光单元包括网络编码组件、通信传输组件以及远程的服务器平台。

第二方面本申请公开了一种无水尺水位监测方法，用于通过权利要求1所述的无水尺水位监测仪进行水位监测，包括以下步骤：

s1、通过图像处理器采集视频；

s2、设置多个检测点；

s3、对检测点的视频像素标定；

s4、生成虚拟水尺刻度；

s5、依次巡检各个检测点；

s6、通过cpu智能分析单元提取图像；

s7、识别水面；

s8、通过当前视频上虚拟水尺的到水位数据；

s9、通过高精度倾角仪角度校正水位；

s10、输出最终的水位。

进一步的，步骤s2中通过监测仪控制云台设置多个水位检测点。

进一步的，步骤s3中，控制云台到检测点位置后，调整视野大小设置检测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，对每个检测点视野场景进行像素和海拔高程标定，生产虚拟水尺刻度，按此方法设置多个检测点。

进一步的，水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控球找水面，依次巡检预设的检测点找水面，监测仪摄像机运转到有水面那个检测点时，进行水面识别。

进一步的，摄像机图像处理器采集到视频，cpu智能分析单元提取其中一帧，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面，根据水面在视野里生成的虚拟水尺刻度的位置，输出当前的水位数据。

相对于现有技术，本发明所述的无水尺水位监测仪具有以下优势：

(1)本发明所述的无水尺水位监测和监测方法，提升水位监测场景适应性，能适应各种复杂水位监测场景，不需要安装水尺，实现水位识别，输出水位数据，降低施工难度和施工成本。

(2)本发明所述的摄像机像素海拔高程标定生成虚拟水尺，实现无水尺水位监测；

(3)本发明所述的无水尺水位监测仪控制云台设置多个水位检测点，扩大量程范围；

(4)本发明所述的无水尺水位监测仪使用高精度倾角仪做水位补偿，弥补控制云台切换水位检测点带来的水位误差。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的无水尺水位监测仪硬件结构图示意图；

图2为本发明实施例所述的无水尺水位监测仪示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

如图1和图2所示，无水尺水位监测仪，包括cpu以及与cpu连接的图像处理器、云台、高精度倾角仪、补光单元、通信单元以及供电单元；

所述图像处理器与cpu连接，用于采集视频画面；

高精度倾角仪用于实现水位补偿，弥补控制云台切换水位检测点带来的水位误差；

所述监测仪本体内安装有高精度倾角仪，用于获取云台倾角数据。

所述补光单元包括网络编码组件、通信传输组件以及远程的服务器平台。

无水尺水位监测方法，用于通过权利要求1所述的无水尺水位监测仪进行水位监测，包括以下步骤：

s1、通过图像处理器采集视频；

s2、设置多个检测点；

s3、对检测点的视频像素标定；

s4、生成虚拟水尺刻度；

s5、依次巡检各个检测点；

s6、通过cpu智能分析单元提取图像；

s7、识别水面；

s8、通过当前视频上虚拟水尺的到水位数据；

s9、通过高精度倾角仪角度校正水位；

s10、输出最终的水位。

步骤s2中通过监测仪控制云台设置多个水位检测点。

步骤s3中，控制云台到检测点位置后，调整视野大小设置检测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，对每个检测点视野场景进行像素和海拔高程标定，生产虚拟水尺刻度，按此方法设置多个检测点。

水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控球找水面，依次巡检预设的检测点找水面，监测仪摄像机运转到有水面那个检测点时，进行水面识别。

摄像机图像处理器采集到视频，cpu智能分析单元提取其中一帧，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面，根据水面在视野里生成的虚拟水尺刻度的位置，输出当前的水位数据。

在具体实施过程中，无水尺水位监测仪包括：图像传感器、cpu、红外补光灯、云台、高精度倾角仪、电源；

监测仪利用精密步进电机控制云台，设置多个水位检测点，每个检测点，视频视野大小2米左右；

在每个水位检测点视频内进行标定，生成虚拟水尺刻度，并记录云台角度与倾角仪角度；

ai深度学习训练水面模型，摄像机识别到水面，根据水面所在虚拟水尺刻度位置，输出水位数据；

水位涨落时，摄像机控制云台，切换水位检测点，使用高精度倾角仪对水位误差进行补偿，输出补偿后的水位数据，误差缩小至1cm；

无水尺水位监测：

1、监测仪控制云台可设多个水位检测点；

2、控制云台到检测点位置后，调整视野大小至2米左右，设置检测点，设备记录云台坐标，记录倾角仪角度，对每个检测点视野场景进行像素和海拔高程标定，生产虚拟水尺刻度，按此方法设置多个检测点；

3、水位涨落时，视频中没有水面线后，需要控球找水面，依次巡检预设的检测点找水面，监测仪摄像机运转到有水面那个检测点时，进行水面识别；

4、识别水面，通过深度学习，对水面进行算法模型训练；

5、摄像机图像处理器采集到视频，cpu智能分析单元提取其中一帧，然后再根据之前训练的水面模型，识别出当前的水面，根据水面在视野里生成的虚拟水尺刻度的位置，输出当前的水位数据；

6、因为云台定位有角度误差，会造成水位有误差，100米远外水位检测时误差1米以上，所以需要使用高度倾角仪校正水位，倾角仪角度误差很小(0.005°)，设备读取当前有水面线的检测点的角度，与之前预存的倾角仪角度做对比，对水位进行补偿，补偿后的水位误差缩小至1厘米；

7、垂直电机坐标角度与倾角仪角度做对比可判断是否有丢步，有异常丢步后可重新自检恢复正常。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。