基于图像识别的水位监测系统的研究与实现

曾旺官

摘    要：为实现水资源的合理管控，保证水体使用的安全性、稳定性，逐步组建起完善的水资源管理体系。相关政府部门以及技术团队，投入大量资源，进行水位监测系统的研发升级，旨在增强水位监测数据获取的实时性，避免水位数据误差的发生。基于这种背景，文章以图像识别技术作为切入点，系统探讨图像识别技术框架下，水位监测系统的实现方法，为后续技术研发以及应用提供方向性引导。

关键词：水位监测 ;图像识别 ;系统设置 ;策略方法

1  前言

近些年来，我国加大水资源管理力度，出台系列政策法规，完善水资源管理体系，提升水体安全，有序开展水资源保护、水污染治理以及河湖监管执法等相关工作。水位监测作为水资源管理工作的重要组成部分，在洪水预警、抗洪指挥、水资源调度等方面发挥着关键性作用。为有效解决水位监测过程中面临的水位监测准确性较低、操作难度大、监测耗时长等问题，相关技术团队将图像识别技术作为突破口，借助必要的技术手段，实现对特定区域水位的持续、精准观测，打造成熟的水位监测系统。

2  图像识别概述

为消除思想误区，更好地推进图像识别技术在水位监测中的应用，技术人员在进行相关技术工作之前，需要对图像识别技术的特点进行全面梳理，通过梳理打破思想盲区，增强图像识别技术应用的针对性与指向性。

图像识别技术主要利用计算机技术，对相关设备采集到的图片信息进行处理，达到对目标对象的识别、分类的目的。在这种技术框架下，图像识别技术可以划分为图像处理、图像识别两大模块，图像处理环节主要任务是对获得的图像进行预处理，并根据要求，进行图片的分割;图像识别则在图像处理的基础上，对分割的图像进行特征的提取以及分类，最终根据要求，完成数据的汇总以及呈现。为确保图像识别技术的合理化应用，现阶段在识别过程中，主要借助于预处理、边缘检测以及特征提取等技术，在较短的时间内，完成图像识别相关工作。具体来看，在使用图像识别进行水位监测的过程中，为了确保水位监测准确性，往往需要从图像中截取关键帧数，并对截取获取的关键帧数进行必要的算法处理，确保图像帧数的灰度、滤波以及差分等符合要求，在这一过程中，考虑数据体量巨大，技术人员往往采用OpenCV视觉数据库作为图像处理的基础与前提，通过该数据库，技术人员可以在较短的时间内，实现关键帧数的获取、分析以及处理，为后续相关工作的开展提供了极大的便利。

3  水位识别关键算法分析

考虑到水位监测的特殊性，在使用图像识别之前，需要对水位识别的相应算法进行探讨，可以算法为导向，促进水位监测系统的直观化，保证水位监测数据的准确性，同时也降低了水位监测系统构建难度。

在使用图像识别进行水位监测的过程中，为了快速获取水位线的信息，技术人员往往需要耗费一定的时间，对图像识别有关组件获得水位图像资料进行处理，降低冗余信息对于水位监测准确性的影响。从过往经验来看，水位监测图像的冗余信息较多，处理难度较高，如果没有采取相应手段，对冗余信息做好去除，势必影响后续水位监测系统的运转成效，造成水位监测准确性的降低。在这一思路的指导下，技术人员可以通过相关数学模型，建立水位识别关键算法，通过这种方式，实现对冗余信息的快速识别以及有效应对。例如在进行水位识别的过程中，可以使用离散函数，将水位图像中涉及到的灰度、图片像素等进行综合分析，实现对水位图像冗余数据的有效排除。具体算法为βk=h（αk），k=0，1，2，，L-1，其中βk表示水位图像中灰度为αk级的像素数量，αk表示第k个等级下图像的灰度值，L表示水位图像的灰度总数，β表示水位图像中的像素总数。通过这种算法识别方式，技术人员可以在较短的时间内，明确灰度、像素以及水位图像之间的关系，将冗余信息排除在水位监测工作之外，对于整个工作成效的提升有着极大的裨益。

4  图像识别背景下水位监测系统的实现方法

图像识别背景下，水位监测系统的构建要求技术人员以科学性原则、实用性原则为导向，立足图像识别的特点，结合水位关键算法，在此基础上，采取切实可行的手段，做好图像识别框架下水位监測系统的构建工作。

4.1  水位监测系统总体架构的搭建

图像识别框架下水位监测系统应当涵盖遥测基站以及远程监测管理中心两部分组成。遥测基站获取水位监测的图像，通过LTE网络将获取到的数据信息传输到远程监测管理中心，管理中心对接收到的数据信息进行预处理，对冗余信息进行剥离，并且能够提供数据的存储、查询等相关工作。为保证整个水位监测系统总体框架的合理化搭建，技术人员需要着眼于遥测基站、远程监测管理中心对于硬件设备以及软件系统的使用需求，有针对性的进行设备的选型以及使用工作。例如在遥测基站设置中，需要对视频设备、无线网络等进行科学的选型，通过这种方式，确保整个系统框架的科学性、合理性。除了进行硬件采购选型之外，对于软件系统，也需要借助于超级终端、tftp服务器等软件系统，对数据进行相应的处理。除了进行上述工作之外，为保障不同环节之间的有效互动，技术人员还需要对水位监测系统涉及到的各类接口数据进行优化调整，确立摄像机接口、Web服务器接口、开放接口，通过这种方式，保障水位监测系统总体结构的有效性。

4.2  图像识别遥测基站的创设方法

遥测基站主要涉及到水位视频、图像以及有关数据的发送，在实际的创设过程中，使用太阳能供电设备、摄像机等作为硬件，由于摄像机等硬件设备往往远离人口密集区域，因此供电相对困难，影响设备的正常使用。在这种情况下，遥测基站在规划设计过程中，往往要求相关部门投入资金，进行太阳能供电设备的组建，以此来保障电力能源的持续稳定供应。并且对于遥测基站需要采取低功耗设计，增加唤醒功能，设置定时开启以及定时发动等相关参数，通过这种方式，确保图像识别遥测基站能够满足不同场景下的使用需求。同时还需要配备SD卡等存储设备，避免数据丢失，实现多途径的数据备份。

4.3  远程监测管理中心的设置方法

在远程监测管理中心的设置环节，技术人员需要采用Web结构，实现对水位监测系统的远程管控，并针对性地开展数据的汇总、存储以及查询等服务，为防汛抗洪工作开展奠定了坚实基础。Web结构设置环节，可以集中于前端、后端以及数据库等几大组成。通过这种设置方式，确保远程监测管理中心能够满足不同场景下的运行需求，使得Web结构运转更为高效、更为稳定。在远程监测管理中心设置过程中，还应当做好可视化处理，将水位监测数据以更为直观的方式呈现出来，帮助工作人员更好地掌握相关数据，实现水位监测数据的科学化、合理化应用，有助于地域防洪防汛工作的开展，为水资源的管理提供了数据参考。

5  结语

图像识别作为一种全新的技术手段，其在水位监测系统中的应用，无疑能够有效弥补现阶段水位监测工作存在的不足，提升水位监测数据的准确性以及获取的连续性，为防洪防汛等工作的开展提供了数据支撑。文章从实际出发，通过相关关键算法，对硬件系统进行相应的配置，逐步打造出成熟、高效的水位监测系统。

参考文献：

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