项目概述
基于数字摄影和视频解译的降雨测量技术
本项目通过发展全数字摄影雨量测量理论和方法,开发的基于三维计算机视觉的雨纹特征提取及分割算法,结合光学机理分析与机器学习技术,利用监控摄像头在雨天捕捉到的画面,能够实现降雨量的定点估算。
技术原理
1.原理
目前降雨数据的采集方式难以满足城市防洪、水资源管理和高精度水文、气象模型对数据时间和空间精度的需要。为了获得更精确的降雨数据,需要建立一个高时空分辨率、近地、低成本、实时的降雨观测网络。本项目通过发展全数字摄影雨量测量理论和方法,开发的基于三维计算机视觉的雨纹特征提取及分割算法,结合光学机理分析与机器学习技术,利用监控摄像头在雨天捕捉到的画面,能够实现降雨量的定点估算。
2.先进性:
通过对雨痕的形态和时间信息的利用,可以解决常用的物体识别算法不能进行雨痕识别的技术瓶颈,并避免了现有技术容易将移动物体误识别为雨痕的问题;
通过几何光学分析和雨滴微观物理分析相结合的方法,避免了现有技术对视频拍摄质量要求非常高,需要专业器材、能应用在个别实验性场景的问题。
可应用市场
本项目利用“机会感知”的手段,可以使目前户外遍布的摄像头构成一个降雨测量的网络,而实现实时、街区尺度的城市全方位降雨量估算与预测,为城市精准防洪、气象预报、灾害实时预警提供高精度数据支撑。
技术成熟度
此项目目前为应用研究阶段,已申请专利:
降雨测量方法、装置、计算机设备和存储介质,申请号:201910133303.3
协商合作
4009962228 0755-22674851