基于视频监控系统的突发灾害应急评估技术可行性研究
【图文】:
谏阆裢酚胨猸嗍映【爸釗洳⑽廾飨韵喽栽硕?的情况,也即静态背景下,可以用基于自适应背景图像估计与当前多帧图像混合差的方法,该方法可以精确监测和提取监视场景内的目标。一般应用统计方法自适应地估计和修正背景图像及变化监测阈值[6]。利用估计的背景图像与当前相邻两帧或多帧图像的混合差进行变化监测,监测时用统计最优的自适应二值化[7]区分变化和未变化区域,使用基于二值图像的形态学算法[8]去噪,经过区域标记和计算区域面积判断场景是否有变化,最后利用相邻两帧或多帧差值精确提取目标。图1基于视频监控和GIS辅助的突发灾害应急救援系统拓扑Fig.1ThetopologyofsuddendisasteremergencyrescuesystembasedonvideosurveillanceandGIS1.2动态背景目标监测与提取技术由于监控设备大都安装在龙门架、单杆或墙柱上,地面振动使摄像头发生同震振动,从而导致视频影像序列为动态背景。运动背景下目标监测与提取技术,通常解决方案是借助于视频图像的运动估计和分割算法来实现[9]。此外,还有一种提取运动目标的方法,即特征点匹配法[10]。该方法是“先盯后看”,先做帧间匹配,再提取目标。虽然从全程来看,背景场是运动的,但对每一小段而言,背景图像却是静止的,这样就可以利用静态背景场的计算方法来进行目标监测和提取[11]。1.3小结通过上文的阐述,可以得到以下结论:不论动态背景,还是静态背景的目标监测与提取,其目的都是希望能够快速获取监视区域内目标所受灾害影响信息。以远程视频监控的方式代替传统的专家实地考察方式收集灾情资料,以此为救援工作提供有参考价值的实地信息。本文应用多时相变化监测技术识别目标,进行灾害监测和评估,监测内容包括:监测已经发生的灾害?
这里考虑到视频监控的影像分辨率和灾害信息统计速度,将房屋构(建)筑灾害分为3个等级,即:毁坏(毁坏和严重破坏)、破坏(轻微和中等破坏)和基本完好。(3)图像分类。训练样本确定完毕后,利用计算机对图像进行分类,,完成灾害识别的整个过程。(4)分类后处理。通过分类整理、分类结果修正、分类结果与影像融合等方法对分类结果进行处理,减少计算机自动分类的盲目性。图3数字图像分类方法灾情信息提取流程Fig.3Digitalimageclassificationmethoddisasterinformationextractionflowchart2.1.3构(建)筑物灾害损失评估根据灾害提取方式的不同,构(建)筑物损失评估可分为基于灾害指数的损失评估和基于图像分类结果的损失评估。1)基于灾害指数的损失评估灾害等级反映了1个地区宏观的受灾情况,是判断所监视区域灾害强度的重要依据。在地震灾害损失评估中,姚新强等[19]提出的动态震害矩阵方法,有利于城市地区构(建)筑物灾害损失的精准动态评估。类似的,基于灾害指数的损失评估可以通过视频解译灾害指数与场地灾害指数对应关系,得到该采样点的场地灾害指数;再据此得到该采样点所代表地面评估单元的灾害等级。最后根据动态灾害矩阵,给出采样点控制地区单元内群体构(建)筑物的灾害损失评估结果。2)基于图像分类结果的损失评估基于图像分类结果的损失评估是在灾害发生后数分钟至数小时内给出(数据覆盖率不同,计算时间也有所差异)评估结果。孙丽娜等[20]根据唐山和汶川2个震例,又计算了不同震源机制对近场PGA的影响,十分有利于灾后进行更加细致的评估。更重要的,甚至可以基于此,用来做时程分析。由于图像分类结果已经是分类分级的,所以从中统计出相应破坏比和破坏面积等,结合当地的构(建)筑物造价等信息后,即可
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本文编号:2565981
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