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图像识别技术在水文监测领域的研究和应用

2019-10-11

今年6月,省水文管理中心与杭州海康威视数字技术股份有限公司决定成立浙江省水文管理中心&海康威视联合实验室,加强水文测报新技术应用方面试验研究,共同促进人工智能图像识别技术在水文监测领域的科学研究。根据合作协议,联合实验室将以人工智能图像识别在水文领域的相关研究和应用为重点,充分发挥海康威视在人工智能图像识别技术的优势,在水位、河道流速流量、城市积水及其他水文自动监测领域等方面开展研究应用,率先在国内制定人工智能图像识别在水文测验上的技术标准和规范,争取为水利数字化转型创造更多的浙江样板。

对于图像识别技术在水文监测领域的研究和应用,我国部分地区已经开始起步和探索。在2017年,全球首款基于机器视觉的在线实时水位测量系统已在大胜关正式投入试运行,这是一款基于机器学习算法的水文测量创新产品,使水位测量变得更为直观、精确,同时极大的削减了投资与人工成本。该款水位测量系统基于智能化摄像头,采用机器学习和图像处理识别技术,为野外湖泊、河流、城市暴雨等水位的监控提供一套完整的解决方案。

2019年5月,在广东水文创新服务论坛活动中,广州水文分局联合武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室以“图像识别技术在城市内涝治理中的应用”为主题进行分享,展示了双方关于该项目的最新研究成果,以及图像识别技术在相关领域应用的前沿进展。此前,广州水文分局青年技术骨干针对目前城市内涝监测及预警预报难的困境,提出基于图像识别及大数据分析建立城市内涝监测预警系统的想法,并积极与武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室合作共同研究开发“智能图像识别内涝水位系统”。研究团队介绍,该系统利用道路交通治安视频监控系统数据,通过图像识别技术就能实时掌握城市道路积水状况,及时发布预警,便于道路积水管理,提高综合调度和统筹管理水平,保障城市的有序运行。该项目最大的亮点是运用计算机视觉技术、人工智能算法和视频大数据等最新技术实现智能分析,硬件设施投入小,大大节约了内涝监测的建站成本。经过研究团队的测试,该系统识别有无积水指标检测率已经能达到99%,积水深度识别准确度达80%。未来,经过大量数据的训练,不断的深入学习,系统优化完善后的准确度能达到更高的水平。在实现城市积水实时监测的功能的基础上,结合水文预报还可实现城市内涝提前预警预报,从而建成一体化的内涝监测及预警预报系统,为破解城市内涝难题提供新的方法。

来源:浙江水利网、新华网、广东省水文局

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