1.本技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法及装置。
背景技术：2.水利可视化监测系统的建设是现代水利实现可持续发展的一种必然趋势，水利可视化监测系统的建设能使水利管理部门的防洪减灾、水资源调度管理、水污染事件处理、航运管理等重要领域更及时、更客观地获得数据和信息，更准确、高效地预警等，更好地做出可持续发展的科学决策。可视化检测系统同时也可改善水利工程的运行维护工作人员的工作环境，提高工作效率，节约水利工程的运行成本。
3.现有的水利可视化监测系统或设备无法对排污口的水流速度进行准确的监控。
4.针对现有技术中存在的无法对排污口的水流速度进行准确的监控的问题，目前还没有提出有效的解决方案。
技术实现要素：5.在本实施例中提供了一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法及装置，以解决相关技术中无法对排污口的水流速度进行准确的监控的问题。
6.第一个方面，在本实施例中提供了一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法，所述方法包括：
7.获取待检测的视频帧中的包含所述排污口的目标图像；
8.根据光流法，计算所述目标图像中的像素的光流速度值；
9.根据所述目标图像中的像素的光流速度值计算所述排污口的光流速度值；
10.根据所述排污口的光流速度值判断所述排污口是否为排水状态；
11.当所述排污口处于排水状态时，根据所述像素的光流速度值计算所述排污口的水流方向，根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值。
12.在其中的一些实施例中，所述根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值，包括：
13.根据所述排污口的光流速度值和采集所述待检测的视频帧的设备的参数，计算所述排污口的水流速度值。
14.在其中的一些实施例中，所述根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值，包括：
15.根据所述排污口的光流速度值、采集所述待检测的视频帧的设备的镜头焦距和所述采集所述待检测的视频帧的设备的镜头的中心到所述排污口的距离，计算所述排污口的水流速度值。
16.在其中的一些实施例中，所述目标图像中的像素的光流速度值包括所述像素的水平方向上的光流速度值和所述像素的垂直方向上的光流速度值；
17.所述根据所述目标图像中的像素的光流速度值计算所述排污口的光流速度值，包括：
18.根据所述像素的水平方向上的光流速度值和所述像素的垂直方向上的光流速度值计算所述排污口的光流速度值。
19.在其中的一些实施例中，根据所述像素的光流速度值计算所述排污口的水流方向，包括：
20.对所述像素的水平方向上的光流速度值进行统计求和得到第一速度值，对所述像素的垂直方向上的光流速度值进行统计求和得到第二速度值；
21.根据所述第一速度值和所述第二速度值，计算所述排污口的水流方向。
22.在其中的一些实施例中，所述根据所述排污口的光流速度值判断所述排污口是否为排水状态，包括：
23.判断所述排污口的光流速度值是否大于第一阈值；
24.当所述排污口的光流速度值大于第一阈值时，所述排污口为排水状态；
25.否则，所述排污口为非排水状态。
26.在其中的一些实施例中，所述获取待检测的视频帧中的包含所述排污口的目标图像，包括：
27.根据预先训练好的深度学习检测网络模型，从所述待检测的视频帧中检测包含所述排污口的图像，作为所述目标图像。
28.第二个方面，在本实施例中提供了一种基于视频监控的排污口水流速度检测装置，所述装置包括：
29.获取模块，用于获取待检测的视频帧中的包含所述排污口的目标图像；
30.第一计算模块，用于根据光流法，计算所述目标图像中的像素的光流速度值；
31.第二计算模块，用于根据所述目标图像中的像素的光流速度值计算所述排污口的光流速度值；
32.判断模块，用于根据所述排污口的光流速度值判断所述排污口是否为排水状态；
33.第三计算模块，用于当所述排污口处于排水状态时，根据所述像素的光流速度值计算所述排污口的水流方向，根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值。
34.第三个方面，在本实施例中提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述第一个方面所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法。第四个方面，在本实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法的步骤。
35.与相关技术相比，在本实施例中提供的基于视频监控的排污口水流速度检测方法及装置，通过光流法计算目标图像中的每个像素的光流速度值，根据像素的光流速度值计算出排污口的光流速度值，根据排污口的光流速度值计算出水流速度值，及根据像素的光流速度值计算出水流方向，利用像素的光流速度值可以精准检测排污口排水状态及水流速度，解决了现有技术中存在的无法对排污口的水流速度进行准确的监控的问题。
36.本技术的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本技术的其他
特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
37.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
38.图1是执行本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法的终端的硬件结构框图；
39.图2是本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法的流程图；
40.图3是本实施例的待检测的视频帧的示意图；
41.图4是本实施例的三维物体上的点运动的二维投影示意图；
42.图5是本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法的优选流程图；
43.图6是本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测装置的结构框图。
具体实施方式
44.为更清楚地理解本技术的目的、技术方案和优点，下面结合附图和实施例，对本技术进行了描述和说明。
45.除另作定义外，本技术所涉及的技术术语或者科学术语应具有本技术所属技术领域具备一般技能的人所理解的一般含义。在本技术中的“一”、“一个”、“一种”、“该”、“这些”等类似的词并不表示数量上的限制，它们可以是单数或者复数。在本技术中所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”及其任何变体，其目的是涵盖不排他的包含；例如，包含一系列步骤或模块(单元)的过程、方法和系统、产品或设备并未限定于列出的步骤或模块(单元)，而可包括未列出的步骤或模块(单元)，或者可包括这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块(单元)。在本技术中所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并不限定于物理的或机械连接，而可以包括电气连接，无论是直接连接还是间接连接。在本技术中所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。通常情况下，字符“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系。在本技术中所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等，只是对相似对象进行区分，并不代表针对对象的特定排序。
46.在本实施例中提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。比如在终端上运行，图1是执行本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法的终端的硬件结构框图。如图1所示，终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102和用于存储数据的存储器104，其中，处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置。上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限制。例如，终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示出的不同配置。
47.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如在本实施例中的一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现
上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
48.传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络包括终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
49.在本实施例中提供了一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法，图2是本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
50.步骤s210，获取待检测的视频帧中的包含排污口的目标图像。
51.具体地，处理器或控制模块获取待检测的视频帧中的包含排污口的目标图像。进一步地，处理器或控制模块获取待检测的视频帧，根据预先训练好的深度学习检测网络模型，从待检测的视频帧中检测包含排污口的图像，作为目标图像。如图3所述，从待检测的视频帧301中检测出目标图像302，目标图像302中包括排污口303，目标图像302即为视频帧301中的方框区域内的图像。这里的处理器或控制模块可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置。
52.步骤s220，根据光流法，计算目标图像中的像素的光流速度值。
53.具体地，处理器或控制模块根据光流法，计算目标图像302中的所有的像素的光流速度值。示例性地，这里可以采用lucas-kanade光流法来计算像素的光流速度值。某一个像素的光流速度值用于指示该像素在相邻两帧图像中，由上一帧图像至下一帧图像间的移动距离。
54.步骤s230，根据目标图像中的像素的光流速度值计算排污口的光流速度值。
55.具体地，处理器或控制模块根据步骤s220计算出来的目标图像302中的所有的像素的光流速度值，来计算排污口的光流速度值。进一步地，可以计算连续多帧的待检测的视频帧中的目标图像中的像素的光流速度值，对每个像素点的光流速度值进行累计并计算平均值，从而根据该平均值计算排污口的光流速度值。
56.步骤s240，根据排污口的光流速度值判断排污口是否为排水状态。
57.具体地，处理器或控制模块根据步骤s230中计算得到的光流速度值与预设的判断阈值进行比较，判断该排污口是否为排水状态。示意性地，如判断排污口的光流速度值是否大于判断阈值，当排污口的光流速度值大于第一阈值时，排污口为排水状态；否则，排污口为非排水状态。
58.步骤s250，当排污口处于排水状态时，根据像素的光流速度值计算排污口的水流方向，根据排污口的光流速度值确定排污口的水流速度值。
59.具体地，处理器或控制模块根据步骤s240的判断结果，当排污口处于排水状态时，根据像素的光流速度值计算排污口的水流方向，根据排污口的光流速度值确定排污口的水流速度值。
60.在本实施中，根据光流法计算目标图像中的每个像素的光流速度值，根据像素的光流速度值计算出排污口的光流速度值，根据排污口的光流速度值计算出水流速度值，及根据像素的光流速度值计算出水流方向，利用像素的光流速度值可以精准检测排污口排水状态及水流速度，解决了现有技术中存在的无法对排污口的水流速度进行准确的监控的问题。
61.在其中的一些实施例中，根据排污口的光流速度值确定排污口的水流速度值，包括：根据排污口的光流速度值和采集待检测的视频帧的设备的参数，计算排污口的水流速度值。
62.具体地，根据排污口的光流速度值、采集待检测的视频帧的设备的镜头焦距和采集待检测的视频帧的设备的镜头的中心到排污口的距离，计算排污口的水流速度值。
63.进一步具体地，当目标物体在摄像机前运动或者摄像机在环境中移动时，目标图像是在发生变化的，图像灰度模式的表面运动就称为光流。图像上每一点的光流就形成了光流场。光流场是一种二维瞬时的速度场，其中的二维速度场矢量是景物找那个可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。在运动的某个特定时刻，图像上的某一点pi对应三维物体上的某点p0，这种对应关系可以由投影方程得到。在透视投影情况下，图像上一点与物体对应一点的连线经过光学中心，该连线称为图像点连线，如图4所示。
64.参考图4，假设物体上一点p0相对于摄像机具有速度v0，从而在图像平面上对应的投影点pi具有速度vi。在时间间隔t，点p0运动速度v0，点pi运动速度vi如下所示：
65.v0≡dr0/dt，vi＝dri/dt
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
66.其中，r0为p0到镜头的光学中心o的距离，ri为pi到镜头的光学中心o的距离，r0和ri之间的运动关系式为：
67.ri/f＝r0/z
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
68.其中，f为镜头焦距，z为目标到镜头的镜面的垂直距离，即排污口到镜头的镜面的垂直距离。由公式(1)和公式(2)可以得到赋予每个像素的速度矢量关系如式(3)：
69.v0/vi＝dr0/dri＝z/f＝k
ꢀꢀꢀꢀ
(3)
70.由公式(3)可以得出三维物体运动速度与图像平面投影速度之间的关系。由此可得，排污口的水流速度值为：v＝ki，其中i为排污口的光流速度值，v为排污口的水流速度值。从而根据排污口的光流速度值、采集待检测的视频帧的设备的镜头焦距和采集待检测的视频帧的设备的镜头的中心到排污口的距离，计算排污口的水流速度值。
71.在其中的一些实施例中，目标图像中的像素的光流速度值包括像素的水平方向上的光流速度值和像素的垂直方向上的光流速度值，根据目标图像中的像素的光流速度值计算排污口的光流速度值，包括：根据像素的水平方向上的光流速度值和像素的垂直方向上的光流速度值计算排污口的光流速度值。
72.在其中的一些实施例中，根据像素的光流速度值计算排污口的水流方向，包括：对像素的水平方向上的光流速度值进行统计求和得到第一速度值，对像素的垂直方向上的光流速度值进行统计求和得到第二速度值；根据第一速度值和第二速度值，计算排污口的水流方向。示例性地，可以根据第一速度值和第二速度值的比值的反正切函数来计算排污口的水流方向。
73.下面通过优选实施例对本实施例进行描述和说明。
74.图5是本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法的优选流程图，如图5所示，该流程包括如下步骤：
75.步骤s501，输入视频帧图像。
76.具体地，输入待检测视频，得到连续的视频帧图像。
77.步骤s502，对视频帧图像进行全图排污口检测，得到包括排污口的目标图像。
78.具体地，可以利用预训练好的深度学习检测网络模型，检测步骤s501中得到的连续视频帧图像中的排污口，标定目标检测范围，得到包括排污口的目标图像。
79.步骤s503，计算连续视频帧图像中的目标图像中的光流信息。
80.具体地，目标图像中的光流信息包括目标图像中的像素点的光流速度和光流方向。利用光流法(例如lucas-kanade空间金字塔光流法)，计算红色检测框区域内的光流速度和方向，对步骤s502中得到的连续的视频帧图像中的目标图像计算光流信息。
81.步骤s504，判断连续计算光流信息的视频帧图像的帧数是否达到m，若达到m，则执行步骤s505，若未达到m，则执行步骤s501。
82.步骤s505，计算排污口的光流速度值和排污口的水流方向。
83.具体地，考虑到光流并非全部都指向水流的运动方向，我们将图像中光流所指向的最多的方向作为光流的主方向。通过步骤s504，得到连续n帧图片中的光流速度信息，针对每个特征点进行累计，图像中的每个像素点可以看成为特征点，计算连续n帧视频帧图像的光流速度，并计算平均值，得到排污口的光流速度值i。
84.针对s505中计算排污口的光流速度值和排污口的水流方向进行详细介绍，首先计算目标图像各个像素的光流，对水平方向u和垂直方向v各个像素的光流做统计求和分别得到uu和vv，然后求得atan(vv/uu)作为光流方向，即为排污口的水流方向。计算特征点(特征点即为像素点)的光流速度值，使用lucas-kanade金字塔算法进行计算，计算流程如下：
85.步骤a，生成图像的n+1层guassian金字塔结构，其中第0层为原始图像，并在最高层n层计算特征点的标准光流；
86.步骤b，计算到第i层时：
87.①
获取第i+1层特征点(k,l)的水平方向光流u
i+1
(k,l)和垂直方向光流v
i+1
(k,l)；
88.②
用双线性插值计算特征点(k,l)的补偿光流和
89.③
将和都乘以2；
90.④
用和补偿第i层当前帧的金字塔图像；
91.⑤
在补偿后的金字塔图像间用标准光流计算特征点的光流ui'(k,l)和vi'(k,l)；
92.⑥
最后计算第i层特征点的光流场。
[0093][0094][0095]
重复步骤b，直到计算出第0层(原始图像)所有特征点的光流场。
[0096]
通过上述对跟踪范围内所有特征点的光流计算，可以求出每个特征点水平和垂直方向的光流速度值，然后分别计算单帧图片所有特征点的水平方向和垂直方向光流速度值的平均值和如下式所示：
[0097][0098][0099]
根据公式(6)和公式(7)，分别计算出连续m帧图片的水平方向和垂直方向光流速度值的平均值和其中，和可以分别根据特征点的和的算术平均求得。
[0100]
最后，排污口水流的光流速度i计算如公式(8)所示：
[0101][0102]
步骤s506，判断排污口的光流速度值是否大于设定阈值，若是，则执行步骤s507，若否，则执行步骤s509。
[0103]
具体地，经验性地设置光流速度阈值为i_thresh，即光流速度大于i_thresh，则判断排污口处于排水状态，否则排污口处于未排水状态。
[0104][0105]
步骤s507，计算排污口的实际水流速度值。
[0106]
具体地，根据公式(3)及公式v＝ki，计算排污口的实际水流速度值v。
[0107]
步骤s508，输出排水报警信号和排污口的实际水流速度值及水流方向。
[0108]
步骤s509，结束流程。
[0109]
在本实施例中还提供了一种基于视频监控的排污口水流速度检测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。以下所使用的术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管在以下实施例中所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0110]
图6是本实施例的一种基于视频监控的排污口水流速度检测装置的结构框图，如图6所示，该装置包括：
[0111]
获取模块610，用于获取待检测的视频帧中的包含排污口的目标图像；
[0112]
第一计算模块620，用于根据光流法，计算目标图像中的像素的光流速度值；
[0113]
第二计算模块630，用于根据目标图像中的像素的光流速度值计算排污口的光流速度值；
[0114]
判断模块640，用于根据排污口的光流速度值判断排污口是否为排水状态；
[0115]
第三计算模块650，用于当排污口处于排水状态时，根据像素的光流速度值计算排污口的水流方向，根据排污口的光流速度值确定排污口的水流速度值。
[0116]
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
[0117]
在本实施例中还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0118]
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
[0119]
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
[0120]
s1，获取待检测的视频帧中的包含排污口的目标图像；
[0121]
s2，根据光流法，计算目标图像中的像素的光流速度值；
[0122]
s3，根据目标图像中的像素的光流速度值计算排污口的光流速度值；
[0123]
s4，根据排污口的光流速度值判断排污口是否为排水状态；
[0124]
s5当排污口处于排水状态时，根据像素的光流速度值计算排污口的水流方向，根据排污口的光流速度值确定排污口的水流速度值。
[0125]
需要说明的是，在本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，在本实施例中不再赘述。
[0126]
此外，结合上述实施例中提供的基于视频监控的排污口水流速度检测方法，在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法的步骤。
[0127]
应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本技术提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本技术保护范围。
[0128]
显然，附图只是本技术的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本技术适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本技术披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段，不应被视为本技术公开的内容不足。
[0129]“实施例”一词在本技术中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本技术的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本技术中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。
[0130]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对专利保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。
技术特征：1.一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的视频帧中的包含所述排污口的目标图像；根据光流法，计算所述目标图像中的像素的光流速度值；根据所述目标图像中的像素的光流速度值计算所述排污口的光流速度值；根据所述排污口的光流速度值判断所述排污口是否为排水状态；当所述排污口处于排水状态时，根据所述像素的光流速度值计算所述排污口的水流方向，根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值。2.根据权利要求1所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法，其特征在于，所述根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值，包括：根据所述排污口的光流速度值和采集所述待检测的视频帧的设备的参数，计算所述排污口的水流速度值。3.根据权利要求1所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法，其特征在于，所述根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值，包括：根据所述排污口的光流速度值、采集所述待检测的视频帧的设备的镜头焦距和所述采集所述待检测的视频帧的设备的镜头的中心到所述排污口的距离，计算所述排污口的水流速度值。4.根据权利要求1所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法，其特征在于，所述目标图像中的像素的光流速度值包括所述像素的水平方向上的光流速度值和所述像素的垂直方向上的光流速度值；所述根据所述目标图像中的像素的光流速度值计算所述排污口的光流速度值，包括：根据所述像素的水平方向上的光流速度值和所述像素的垂直方向上的光流速度值计算所述排污口的光流速度值。5.根据权利要求4所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法，其特征在于，根据所述像素的光流速度值计算所述排污口的水流方向，包括：对所述像素的水平方向上的光流速度值进行统计求和得到第一速度值，对所述像素的垂直方向上的光流速度值进行统计求和得到第二速度值；根据所述第一速度值和所述第二速度值，计算所述排污口的水流方向。6.根据权利要求1至5任一项所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法，所述根据所述排污口的光流速度值判断所述排污口是否为排水状态，包括：判断所述排污口的光流速度值是否大于第一阈值；当所述排污口的光流速度值大于第一阈值时，所述排污口为排水状态；否则，所述排污口为非排水状态。7.根据权利要求1至5任一项所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法，所述获取待检测的视频帧中的包含所述排污口的目标图像，包括：根据预先训练好的深度学习检测网络模型，从所述待检测的视频帧中检测包含所述排污口的图像，作为所述目标图像。8.一种基于视频监控的排污口水流速度检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待检测的视频帧中的包含所述排污口的目标图像；第一计算模块，用于根据光流法，计算所述目标图像中的像素的光流速度值；
第二计算模块，用于根据所述目标图像中的像素的光流速度值计算所述排污口的光流速度值；判断模块，用于根据所述排污口的光流速度值判断所述排污口是否为排水状态；第三计算模块，用于当所述排污口处于排水状态时，根据所述像素的光流速度值计算所述排污口的水流方向，根据所述排污口的光流速度值确定所述排污口的水流速度值。9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于视频监控的排污口水流速度检测方法的步骤。
技术总结本申请涉及一种基于视频监控的排污口水流速度检测方法及装置，其中，该方法包括：获取待检测的视频帧中的包含排污口的目标图像；根据光流法，计算目标图像中的像素的光流速度值；根据目标图像中的像素的光流速度值计算排污口的光流速度值；根据排污口的光流速度值判断排污口是否为排水状态；当排污口处于排水状态时，根据像素的光流速度值计算排污口的水流方向，根据排污口的光流速度值确定排污口的水流速度值。通过本申请，利用像素的光流速度值可以精准检测排污口排水状态及水流速度，解决了现有技术中存在的无法对排污口的水流速度进行准确的监控的问题。进行准确的监控的问题。进行准确的监控的问题。
技术研发人员：杨倩茹 熊剑平
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：2022.06.22
技术公布日：2022/11/1
