泥石流灾害预警方法技术

泥石流灾害预警方法包括：获取连续时间序列视频图像；提取多个连续图像帧组；识别目标场景的前景点和背景点；构建与每一个连续图像帧组对应的多个前景图像；生成前景掩膜；将前景掩膜进行形态学处理，生成第一预处理前景掩膜；将第一预处理前景掩膜进行连通域分析，生成第二预处理前景掩膜；获取第二预处理前景掩膜中的终筛运动目标的最小外接矩形以及最小外接矩形的二维平面坐标；生成连续序列运动区域检测图像；利用图像分类算法对裁剪后的连续序列运动区域检测图像进行分类；当分类入泥石流子类时，生成泥石流灾害预警。本发明专利技术利用数字图像处理技术对视频中的运动区域进行检测，可以有效提高泥石流灾害的预警检测精度。可以有效提高泥石流灾害的预警检测精度。可以有效提高泥石流灾害的预警检测精度。

【技术实现步骤摘要】
泥石流灾害预警方法


[0001]本专利技术属于地质灾害监测预警技术，尤其涉及一种泥石流灾害预警方法。

技术介绍

[0002]泥石流是指发生在沟谷和坡地上的固液两相流体或者固液气三相流体，其中饱含大量泥沙、黏土、石块和巨砾，呈粘性层流或稀性紊流等运动状态。泥石流可以冲毁或者淤埋铁路、公路、车站、城镇、工厂、矿山、村寨、水利设施等对象，造成直接人员伤亡和巨额经济损失。
[0003]由于泥石流的成因比较复杂，同时受到多种因素的影响，目前尚无法形成极为完善的预警系统。现有技术中设计并提供多种预警泥石流灾害的方法。
[0004]中国专利技术专利(CN114511990A)公开一种流域泥石流发生协同概率测算方法，并具体公开：“步骤S1，以泥石流流域作为监测区；步骤S2，监测硬件布置方案：在物源区布置雨量站，在泥位监测断面布置泥位计；步骤S3，根据现场调查数据测算降雨量指标与泥石流发生概率对应关系、测算断面处泥位指标与泥石流发生概率对应关系；步骤S4，根据实时降雨数据/预报降雨数据与对应关系测算实时降雨/预报降雨条件下泥石流发生概率，根据实时/预报泥位数据与对应关系测算实时/预报泥位条件下泥石流发生概率；步骤S5：依多要素系统概率规则确定出山口泥石流发生概率、流域泥石流发生系统概率。”[0005]中国专利技术专利(CN114582092A)公开一种基于土壤含水率的沟谷泥石流预警方法，并具体公开：“S1，通过谷歌地球或地形图确定潜在泥石流流域的基本参数，包括泥石流流域形成区面积、泥石流流域形成区形状系数、泥石流流域形成区沟长和泥石流流域形成区沟床纵比降；S3，现场调查泥石流流域形成区沟道平均宽度和泥石流流域形成区颗粒粒径；S4，计算泥石流流域地形因子；S5，计算泥石流流域地质因子；S6，计算诱发泥石流的降雨因子；S7：计算泥石流的预警指标，判断泥石流的发生。”[0006]中国专利技术专利(CN114596689A)公开一种浅层滑坡性沟谷泥石流预警方法，并具体公开：“a、通过高精度地形图测量不含堆积区泥石流全流域面积；b、通过高精度地形图测量敏感坡度面积占不含堆积区泥石流全流域面积百分比和沟床纵比降，确定泥石流地形因子；c、查阅水文手册确定检测区域的泥石流沟道年平均降雨量和泥石流沟道1小时降雨变差系数，测量激发降雨量，确定土壤的母岩岩石类型，计算土壤含水率因子，确定泥石流降雨因子；d、计算泥石流的发生指标；e、根据土壤的母岩岩石类型判断泥石流的发生。”[0007]可以看出，现有技术中的泥石流预警方法，主要还是依赖于目标地区的降雨水文数据和地质数据，相对来说，预警的准确率较低。对于泥石流的多发区域，如果实际并未发生泥石流的预警次数偏多，将降低当地住户的警觉性，在实际发生泥石流时，预警可能无法产生有效的防护效果。
[0008]本
技术介绍
所公开的上述信息仅仅用于增加对本申请
技术介绍
的理解，因此，其可能包括不构成本领域普通技术人员已知的现有技术。

技术实现思路

[0009]本专利技术针对现有技术中的泥石流预警方法，多依赖于目标地区的降雨水文数据和地质数据，预警准确率偏低，容易降低人员警觉性，可能无法产生有效的防护效果的问题，设计并提供一种泥石流灾害预警方法。
[0010]为实现上述专利技术目的，本专利技术采用下述技术方案予以实现：
[0011]一种泥石流灾害预警方法，包括以下步骤：获取目标场景的连续时间序列视频图像，所述目标场景对应至少一条泥石流易发沟谷；提取所述连续时间序列视频图像中的多个连续图像帧组，每一个连续图像帧组包括至少两帧连续的视频图像；基于每一个连续图像帧组中多帧图像之间的差异识别目标场景的前景点和背景点，所述前景点对应初筛运动目标；基于所识别的前景点和背景点构建与每一个连续图像帧组对应的多个前景图像；基于多个前景图像生成前景掩膜；将所述前景掩膜进行形态学处理，生成第一预处理前景掩膜；将所述第一预处理前景掩膜进行连通域分析，生成第二预处理前景掩膜，所述第二预处理前景掩膜对应终筛运动目标；获取所述第二预处理前景掩膜中的所述终筛运动目标的最小外接矩形以及所述最小外接矩形的二维平面坐标；根据所述最小外接矩形及其二维平面坐标对连续时间序列视频图像进行裁剪，生成连续序列运动区域检测图像；利用图像分类算法对裁剪后的连续序列运动区域检测图像进行分类；当图像分类算法将裁剪后的连续序列运动区域检测图像分类入泥石流子类时，生成泥石流灾害预警。
[0012]与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果是：
[0013]本专利技术利用数字图像处理技术对视频中的运动区域进行检测，通过形态学操作、连通域分析等对检测到的区域进行调整，利用分类算法对区域图像进行分类识别，预警无需使用大量传感器，降低硬件成本，预警方法无需人员维护，便于远程程序升级，减少人力成本，检测精度高，边缘检测效率理想。
[0014]结合附图阅读本专利技术的具体实施方式后，本专利技术的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本专利技术所提供的泥石流灾害预警方法一种实施例的流程图；
[0017]图2为本专利技术所提供的泥石流灾害预警方法中基于每一个连续图像帧组中多帧图像之间的差异识别目标场景的前景点和背景点时的一种可选流程图；
[0018]图3为本专利技术所提供的泥石流灾害预警方法中基于每一个连续图像帧组中多帧图像之间的差异识别目标场景的前景点和背景点时的另一种可选流程图；
[0019]图4为目标场景的视频图像的一个具体示例；
[0020]图5为第二预处理前景掩膜的一个具体示例；
[0021]图6为矩形的运动区域检测图像的一个具体示例。
具体实施方式
[0022]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下将结合附图和实施例，对本专利技术作进一步详细说明。
[0023]需要说明的是，在本专利技术的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“竖”、“横”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0024]针对现有技术中的泥石流预警方法，多依赖于目标地区的降雨水文数据和地质数据，预警准确率偏低，容易降低人员警觉性，可能无法产生有效的防护效果的问题，设计并提供一种泥石流灾害预警方法。图1是本专利技术所提供的泥石流灾害预警方法一种具体实施例的流程图，具体包括如下所详细介绍的多个步骤。
[0025]步骤S101：获取目标场景的连续时间序列视频图像。
[0026]具体来说，在本实施方式中，连续时间序列视频图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种泥石流灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标场景的连续时间序列视频图像，所述目标场景对应至少一条泥石流易发沟谷；提取所述连续时间序列视频图像中的多个连续图像帧组，每一个连续图像帧组包括至少两帧连续的视频图像；基于每一个连续图像帧组中多帧图像之间的差异识别目标场景的前景点和背景点，所述前景点对应初筛运动目标；基于所识别的前景点和背景点构建与每一个连续图像帧组对应的多个前景图像；基于多个前景图像生成前景掩膜；将所述前景掩膜进行形态学处理，生成第一预处理前景掩膜；将所述第一预处理前景掩膜进行连通域分析，生成第二预处理前景掩膜，所述第二预处理前景掩膜对应终筛运动目标；获取所述第二预处理前景掩膜中的所述终筛运动目标的最小外接矩形以及所述最小外接矩形的二维平面坐标；根据所述最小外接矩形及其二维平面坐标对连续时间序列视频图像进行裁剪，生成连续序列运动区域检测图像；利用图像分类算法对裁剪后的连续序列运动区域检测图像进行分类；当图像分类算法将裁剪后的连续序列运动区域检测图像分类入泥石流子类时，生成泥石流灾害预警。2.根据权利要求1所述的泥石流灾害预警方法，其特征在于，基于每一个连续图像帧组中多帧图像之间的差异识别目标场景的前景点和背景点具体包括：所述连续图像帧组包括第n帧图像和第n+1帧图像，所述第n帧图像和第n+1帧图像均为灰度图且分别记为p
n
(x，y)和p
n+1
(x，y)；生成差分图像D
n
(x，y)，D
n
(x，y)＝|p
n+1
(x，y)
‑
p
n
(x，y)|；设定前景阈值；判定所述差分图像中灰度值大于所述前景阈值的点为前景点，判定所述差分图像中灰度值小于所述前景阈值的点为背景点。3.根据权利要求1所述的泥石流灾害预警方法，其特征在于，基于每一个连续图像帧组中多帧图像之间的差异识别目标场景的前景点和背景点具体包括：所述连续图像帧组包括第n
‑
1帧图像、第n帧图像和第n+1帧图像，所述第n
‑
1帧图像、第n帧图像和第n+1帧图像均为灰度图且分别记为p
n
‑1(x，y)、p
n
(x，y)和p
n+1
(x，y)；生成第一差分图像D
n_1
(x，y)，D
n_1
(x，y)＝|p
n+1
(x，y)
‑
p
n
(x，y)|；生成第二差分图像D
n_2
(x，y)，D
n_2
(x，y)＝|p
n
(x，y)
‑
p
n
‑1(x，y)|；生成第三差分图像D
n_3
(x，y)，D
n_3
(x，y)＝D
n_1
(x，y)...

【专利技术属性】
技术研发人员：巴桑次仁，尼玛泽旺，张旭，张颖，杨超，罗洋，宋钊，任兴珅，刘治财，方亮，杨帆，胡志坤，
申请(专利权)人：智洋创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：