系統識別號 | U0002-2008202314143700 |
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論文名稱(中文) | 最佳化影像動態二值化閾值應用於CCTV觀測河川水尺 |
論文名稱(英文) | Optimizing Image Dynamic Binarization Threshold Applied to CCTV of Observation River Water Gauge |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Computer Science and Information Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 111 |
學期 | 2 |
出版年 | 112 |
研究生(中文) | 王柏鈞 |
研究生(英文) | Po-Chun Wang |
學號 | 610410218 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2023-06-30 |
論文頁數 | 81頁 |
口試委員 |
指導教授
-
陳瑞發(alpha@mail.tku.edu.tw)
口試委員 - 林偉川 口試委員 - 林其誼 |
關鍵字(中) |
二值化閾值 河川水尺 圖像辨識 多項式迴歸模型 |
關鍵字(英) |
Binarization Threshold Water Gauges Image Recognition Polynomial Regression Model |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
在臺灣常有颱風侵襲,強大雨勢造成河川水位暴漲,甚至發生河川溢堤。過去水文觀測使用精度高但成本高的設備,無法廣泛分佈。目前臺灣CCTV廣布且可透過網站取得即時的公開氣象資訊,所以本研究運用CCTV及公開氣象資訊,進行河川水尺影像分析。目前在河川水尺檢測的技術中大多使用圖像二值化技術,在本研究中使用了圖像二值化用於河川水尺的檢測技術,然而時間、天氣、日出日落時間等等環境因素的不同,在處理圖像二值化時會需要使用不同的閾值,在本研究中提出了一種使用環境資訊進行最佳化影像動態二值化閾值調整,因環境的變化即時推導出二值化所需的閾值,進而提高CCTV觀測河川水尺的辨識率。 |
英文摘要 |
In Taiwan, typhoons often strike, causing heavy rainfall and leading to significant rises in river water levels, even resulting in riverbank overflows. In the past, hydrological observations relied on high-precision but costly equipment, making widespread deployment impractical. However, with the current prevalence of CCTV cameras and the availability of real-time public weather information through websites, this study utilizes CCTV footage and public weather data for river water gauge image analysis.Currently, many river water gauge detection techniques employ image binarization. In this study, image binarization is also used for river water gauge detection. However, due to varying environmental factors such as time of day, weather conditions, sunrise, and sunset times, different threshold values are required for image binarization. To address this issue, this research proposes a dynamic optimization of image binarization thresholds using environmental information. By dynamically deriving the required threshold values based on the changing environmental conditions, the recognition accuracy of CCTV-monitored river water gauges can be significantly improved. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 目錄 I 圖目錄 III 表目錄 V 第1章 緒論 1 1.1 研究動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 論文架構 5 第2章 文獻探討 6 2.1 水災監測和預測技術 6 2.2 水位檢測技術 7 2.3 圖像水位檢測技術 7 2.4 多項式回歸模型在閾值推導中的應用 8 第3章 研究方法 9 3.1 系統架構 9 3.2 研究流程 10 3.3 資料收集 11 3.3.1 河川水尺CCTV影像 11 3.3.2 公開區域環境資訊 12 3.4 資料預處理 12 3.4.1 資料清洗 13 3.4.2 影像標記 15 3.4.3 計算因變數Y 16 3.5 模型訓練和測試 18 3.5.1 模型類型 19 3.5.2 相關性檢驗 19 3.5.3 切分資料集 20 3.5.4 模型訓練 20 3.6 模型評估與預測 21 3.6.1 欠擬合 21 3.6.2 過擬合 21 3.6.3 R2檢驗模型 22 第4章 實務驗證 23 4.1 研究案例 23 4.1.1 河川水尺CCTV影像 23 4.1.2 公開區域環境資訊 24 4.2 多項式回歸模型類型 26 4.3 自變數與因變數相關性檢驗 27 4.3.1 不區分天氣 27 4.3.2 區分天氣 29 4.3.3 統整自變數 X 31 4.4 多項式回歸模型建立 32 4.4.1 不區分天氣 33 4.4.2 區分天氣 37 4.5 多項式回歸模型評估與預測 41 4.5.1 模型欠擬合 41 4.5.2 模型評估過擬合 42 4.5.3 模型挑選 44 4.5.4 固定式二值化閾值與動態二值化閾值比較 49 第5章 結論與未來展望 51 5.1 結論 51 5.2 未來展望 51 參考文獻 53 附錄 模型資料 55 附錄 英文論文 67 附錄 ECICE投稿證明 78 附錄 ICASI投稿證明 81 圖目錄 圖 1.1 1 2003至2023年臺灣因天然災害所傷亡的人數 1 圖 1.2 1 固定式與動態二值化閾值結果,(A)晴天、(B)陰天、(C)雨天 4 圖 3.1 1 系統架構圖 10 圖 3.2 1 研究架構圖 10 圖 3.3 1 臺北市災害應變中心地圖化資訊展示系統 11 圖 3.3 2 縣市測站列表-臺北市,臺北市中所有的測站列表 12 圖 3.4 1 影像缺失時擷取到的畫面 13 圖 3.4 2 影像暫停時的示意圖,實際影像時間與檔案擷取時間不符 14 圖 3.4 3 氣象資料缺失 15 圖 3.4 4 河川水尺CCTV影像標記 16 圖 3.4 5 水尺數字辨識率100%的閾值區間 17 圖 3.4 6 2022/08/22 12:00 經過計算後的二值化閾值 17 圖 3.5 1 多項式迴歸模型訓練架構 18 圖 3.5 2 模型類型 19 圖 4.1 1 臺北市內湖區南湖大橋CCTV影像 24 圖 4.1 2 中央氣象局網站-內湖測站,取得時間、天氣的資料 25 圖 4.1 3 中央氣象局網站取得日出日落時間 25 圖 4.2 1 以天氣分類、時間序分類所建立的二十個模型 26 圖 4.4 1 不區分天氣-年度模型不同次項的MAE、RMSE結果 33 圖 4.4 2 不區分天氣-年度模型不同次項的R2結果 34 圖 4.4 3 不區分天氣-春季模型不同次項的MAE與RMSE結果 35 圖 4.4 4 不區分天氣-春季模型不同次項的R²結果 36 圖 4.4 5 區分天氣-晴天年度模型不同次項的MAE、RMSE結果 37 圖 4.4 6 區分天氣-晴天年度模型不同次項的R2結果 38 圖 4.4 7 區分天氣-晴天春季模型不同次項的MAE與RMSE結果 39 圖 4.4 8 區分天氣-晴天春季模型不同次項的R²結果 40 圖 4.5 1綜合四種模型的MAE與RMSE 44 圖 4.5 2綜合四種模型的R2 45 表目錄 表 4.3 1 不區分天氣-年度模型的相關性檢測 28 表 4.3 2 不區分天氣-四季的相關性檢測 29 表 4.3 3 區分天氣-年度模型相關性檢驗結果 30 表 4.3 4 區分天氣-四季模型相關性檢驗結果 30 表 4.3 5 以天氣、時間序排列組合的模型最終保留的自變數 31 表 4.4 1 不區分天氣-年度模型不同次項的結果 34 表 4.4 2 不區分天氣-春季模型不同次項的結果 36 表 4.4 3 區分天氣-晴天年度模型不同次項的結果 38 表 4.4 4 區分天氣-晴天春季模型不同次項的結果 40 表 4.5 1 二十個模型的訓練集的MAE與RMSE 41 表 4.5 2 對二十個模型結果做F檢定的結果 42 表 4.5 3 二十個模型的訓練集與測試集MAE與RMSE 42 表 4.5 4對二十個模型結果做T檢定的結果 43 表 4.5 5綜合四種模型的結果 45 表 4.5 6多項式回歸模型參數 46 表 4.5 7所有模型的最佳結果 47 表 4.5 8固定式二值化與動態二值化比較 50 |
參考文獻 |
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