水資源監控平臺優化設計

李方++潘春燕

摘 要 水資源問題日益突出，傳統監控手段需要更新。視頻監控一直在傳統的水資源監控項目中處于輔助地位，僅作為現場情況全景查看、錄像回放等輔助手段。隨著視頻技術和監控算法的發展，使得視頻監控在水資源監控尤其是水面智能監控找到了新的切入點。本文分析水資源視頻監控研究的現狀和問題，給出監控平臺優化設計的對策。

【關鍵詞】視頻監控 智能分析 漂浮物1 引言隨著社會經濟的發展，水資源問題日益突出。水資源的形勢將發生深刻的變化，加強水資源監控已成為當今環境治理過程中的重點內容。2 研究現狀及問題美國、日本、荷蘭、英國等國家于20世紀70年代開始發展水質監測。上世紀80年代中期國內才開始水質在線自動監測技術方面的研究。從我國提出水資源監控系統的概念以來，自動監控系統得到廣泛的推廣和應用，在各級環保部門中，資金的投入和技術的革新上呈現快速增長勢頭。國內關于水資源監控方面的研究在三峽地區比較多，文獻[1]中重慶大學黃歡設計了基于計算機網絡和無線網絡的大范圍水域水質的監測方案，運用Web技術實現三峽庫區水環境檢測系統的開放性設計。李宇航在文獻[2]中闡述了水質在線監測系統的系統組成和總體結構，完成了系統控制電路的設計。這些研究主要采用遙感技術、傳感器技術、網絡技術等對水質的物理化學指標進行可視化監控。針對水面環境，應用遙感飛機、地球衛星、GPS定位技術對河流、航天實驗室、湖泊、海洋和水庫進行遙感監測。視頻監控由于其本身特性的限制，與數據直接關聯性低，一直在傳統的水資源監控項目中處于輔助地位，僅作為現場情況全景查看、錄像回放等輔助手段。目前各省市地方基本上都建有自己的水資源管理平臺，盡管采取的技術手段各有不同，從傳統角度來講研究已比較成熟，已投入使用的小型監控系統如紫陽縣漢江水質視頻監控系統、安吉縣水庫實時監控系統能夠全方位、實時在線監控水面狀況，發現多起漂浮物并及時處理，提高了水資源監控效率。但是這種監控需要人工24小時值守查看大屏幕發現問題，費時費力，并沒有發揮視頻監控應該發揮的作用和優點，薄弱點在于智能分析這一環節，利用率還比較低，效率還能搞提高。隨著視頻技術和監控算法的發展，清晰度大幅提升，3G/4G無線視頻和圖片傳輸的應用，使得視頻監控在水資源監控尤其是水面智能監控找到了新的切入點。石為人在文獻[3]中提出一種自動檢測三峽庫區水域水華現象的圖像處理算法，建立水華預警模型進而對水華預警。文獻[4]中提出基于混合高斯模型的背景差分法和幀差法提取出水面的漂浮物體。吳有富、左建軍、楊鵬等人在文獻[5][6][7][8][9]提出了對水面漂浮物進行分類和識別，并給出了相關的研究思路和方法，開辟了新的應用領域。國家從戰略層面正在建設統一的水資源管理平臺，貴州依托大數據業正建設水資源的云平臺。研究水面漂浮物智能監控，將其融入水資源管理平臺，能夠優化平臺，提高效率。3 對策及總結智能視頻監控技術近幾年逐漸從理論階段走向實用并成為未來視頻監控系統的核心技術，視頻監控已經在很多行業中獲得了應用，在水資源管理應用中要推進智能視頻監控技術需要注意以下幾個方面。（1）針對某個行業的應用進行特別設計，現有的通用視頻處理算法往往只能對某些特定場景有較好的效果，因而在應用過程中，需要針對行業應用和現場環境進行優化設計，選擇適應行業環境條件的應用。一般地，視頻圖像中運動對象是需要檢測的感興趣目標，因此智能視頻檢測常以檢測圖像內容的變化為主，對于水利監控而言，由于畫面同時包含水面，而水面在動態變化，因此提高了視頻檢測的難度。但是，水面波紋具有形狀不固定、相鄰幀運動方向連續、紋理特殊等特點，基于這些特點，水面波紋的干擾可被排除。（2）智能視頻檢測技術在現有條件下已經可以代替人工完成大部分工作，不過要完全代替人工還需時日，在應用前對場景進行充分的學習和適應，視頻處理算法往往需要預設某些閾值靈敏度和參數，一些自適應算法可以對此過程進行自動學習，但是也存在學習時間過長，有時甚至出現無法收斂的情況。因而在應用中最好的模式是在智能視頻檢測的基礎上適當輔以人工，確保針對現場環境設置合適參數。 隨著系統應用的逐漸深化和擴展，水面視頻監控系統將逐漸朝數字化、網絡化和智能化方向發展，大規模聯網的流域監控成為發展趨勢，利用各種無線通信技術擴展監控范圍和預案提高快速決策和應急指揮能力，利用智能視頻檢測技術提高視頻監控系統的自動化程度，將成為未來水面視頻監控系統的重要特征。特別是智能化技術使大規模視頻監控更具實用意義，可大幅節省人力和監視設備，在水利行業的應用將有廣闊的前景，并推進水利視頻監控系統向智能化的綜合管理系統發展。參考文獻[1]黃歡.基于Web的三峽庫區水質監測及分析系統的研究與設計[D].重慶：重慶大學，2009.[2]李宇航.三峽庫區水質在線監測系統結構控制技術研究[D].重慶：重慶大學，2010.[3]石為人，賈承暉，王楷.基于圖像處理的三峽庫區水域水華檢測算法及預警研究[J].儀器儀表學報，2010（12）：2641-2647.[4]江杰，李剛.河流漂浮物的自動監測方法研究[J].人民黃河，2010，32（11）：47-48.[5]吳有富，左建軍，吳晶.一種基于SOM的水面污染物智能監控系統[J].環保科技，2012（18）.[6]左建軍，吳有富.水面漂浮物智能監控技術[J].軟件導刊，2013，12（04）：150-152.[7]Wu Y，Zhuo J，Wu J.An Intelligence Monitoring System for Abnormal Water Surface Based on ART[C]//Digital Manufacturing and Automation（ICDMA），2013 Fourth International Conference on. IEEE，2013：171-174.[8]左建軍.計算機視覺技術在社會公共服務中的應用研究[D].貴陽：貴州民族大學，2013.[9]楊鵬.基于計算機視覺的水面智能監控研究[D].貴陽：貴州民族大學，2015.作者簡介李方（1991-），男，河南省息縣人。現為貴州民族大學理學院碩士研究生。作者單位貴州民族大學理學院 貴州省貴陽市 550025