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系統識別號 U0002-2308202321103900
DOI 10.6846/tku202300603
論文名稱(中文) 基於影像的網格分析應用於CCTV觀測河川水位
論文名稱(英文) Image-Based Grid Analysis Applied to CCTV Observing River Water Level
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) 廖御廷
研究生(英文) Yu-Ting Liao
學號 611410092
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 74頁
口試委員 指導教授 - 陳瑞發(alpha@mail.tku.edu.tw)
口試委員 - 林其誼(chiyilin@mail.tku.edu.tw)
口試委員 - 林偉川(wayne@takming.edu.tw)
關鍵字(中) 水位監測
虛擬水尺
影像二值化
網格化
ResNet50
關鍵字(英) Water Level Monitoring
Virtual Water Gauge
Image Binarization
Grid-based
ResNet50
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
台灣每年豪雨頻繁,使河川水位驟升易造成洪水災害,因此即時監測河川水位對防洪工作來說至關重要。
本論文提出一種利用現有CCTV河川影像,透過影像二值化與網格化處理,來實現低成本與即時水位檢測的方法。即便影像缺乏水尺或者水尺數字模糊無法辨識的情境下,都能有效地估算當前的河流水位。透過現有CCTV與本論文之檢測河川水位的方法,擴大監測範圍以進一步提升防洪工作的覆蓋率,並有效降低洪水災害的風險。
英文摘要
Taiwan is frequently subjected to heavy rainfall each year, causing a sudden rise in river levels and potentially leading to flood disasters. Therefore, real-time monitoring of river levels is crucial for flood control work.
This thesis proposes a method that utilizes existing CCTV systems to achieve low-cost and real-time water level detection through image binarization and grid processing. Even in situations where the image lacks a water level gauge or the gauge numbers are too blurry to identify, this method can effectively estimate the current river water level. By using the existing CCTV and the river water level detection method proposed in this thesis, the monitoring range can be expanded, further enhanced the coverage of flood control work and effectively reducing the risk of flood disasters.
第三語言摘要
論文目次
目錄
目錄	IV
圖目錄	VI
表目錄	VIII
第1章	緒論	1
1.1	研究背景	1
1.2	研究動機	1
1.3	研究目的	3
1.4	論文架構	3
第2章	相關文獻	4
2.1	影像進行水位檢測	4
2.2	圖像網格化	6
2.3	特徵分類	7
第3章	研究方法	10
3.1	系統架構	10
3.2	網格挑選模型	11
3.2.1	收集河川影像與天氣資訊	12
3.2.2	匡列辨識區域	12
3.2.3	影像網格化	14
3.2.4	影像二值化	15
3.2.5	挑選網格	16
3.3	網格狀態辨識模型	28
3.3.1	模型架構	28
3.3.2	模型訓練	29
3.4	水位計算模型	30
3.4.1	網格水位計算	31
3.4.2	虛擬水尺水位高度計算	40
3.4.3	實際河川水位高度換算	41
第4章	實際驗證	43
4.1	收集河川影像、天氣資料	43
4.1.1	河川影像	43
4.1.2	天氣資料	44
4.2	匡列辨識區域	45
4.3	影像網格化	46
4.4	影像二值化	46
4.5	虛擬水尺網格挑選	47
4.6	虛擬水尺水位高度計算	48
4.6.1	虛擬水尺水位網格高度計算	49
4.7	實際河川水位高度換算	50
第5章	結論與未來展望	52
5.1	結論	52
5.2	未來展望	53
附件-英文論文	56
I.	INTRODUCTION	64
附錄 ICASI投稿證明	71
附錄 ECICE投稿證明	72

 
圖目錄
圖 1、不包含河川水尺的CCTV河川影像	2
圖 2、河川水尺影像的數字模糊不清楚的CCTV河川影像	2
圖 3、系統架構圖	10
圖 4、水位辨識系統示意圖	11
圖 5、匡列辨識區域示意圖	13
圖 6、在含有水尺的影像中匡列辨識區域	13
圖 7、在不包含水尺的影像中匡列辨識區域	14
圖 8、辨識區域網格化	14
圖 9、影像辨識區域透過最佳閥值進行二值化處理	16
圖 10、影像二值化後同列網格(A)相較網格(B)更能有效辨識水位變化	17
圖 11、挑選網格方法架構圖	19
圖 12、將網格以「無水」、「部分有水」和「全滿水」分群	20
圖 13、透過RESNET50計算特徵向量	22
圖 14、網格狀態A(無水)與網格狀態B(全滿水)歷史影像間的特徵向量相似度	24
圖 15、同列中不同網格的狀態間相似度比較	26
圖 16、挑選相似度值最低的網格作為虛擬水尺	28
圖 17、網格狀態分類	28
圖 18、網格狀態辨識模型架構	29
圖 19、水位計算模型	31
圖 20、部分有水網格高度計算流程圖	32
圖 21、部分有水網格P值的預處理	33
圖 23、將部分有水網格P進行橫向濾除水波紋	35
圖 24、將部分有水網格P進行水位估算	36
圖 26、透過閾值將機率矩陣轉換為有水矩陣	39
圖 27、將網格高度進行總和算出虛擬水尺水位高度	41
圖 29、基隆河成美橋的CCTV河川影像	44

 
表目錄
表 1、透過影像進行水位檢測	4
表 2、應用網格化於圖像分析	6
表 3、應用特徵進行分類	8

參考文獻
參考文獻

[1]	L. -C. Kuo and C. -C. Tai, "Robust Image-Based Water-Level Estimation Using Single-Camera Monitoring," in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, pp. 1-11, 2022, Art no. 5007611, doi: 10.1109/TIM.2022.3161691.
[2]	F. Lin, W. -Y. Chang, L. -C. Lee, H. -T. Hsiao, W. -F. Tsai and J. -S. Lai, "Applications of Image Recognition for Real-Time Water Level and Surface Velocity," 2013 IEEE International Symposium on Multimedia, Anaheim, CA, USA, 2013, pp. 259-262, doi: 10.1109/ISM.2013.49.
[3]	Z. Zhen, Z. Yang, L. Chongzheng, L. Huabao and Z. Jiabin, "Visual detection algorithm of water line based on feature fusion," 2019 14th IEEE International Conference on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI), Changsha, China, 2019, pp. 474-481, doi: 10.1109/ICEMI46757.2019.9101517.
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[9]	Y. Yang and S. Newsam, "Geographic Image Retrieval Using Local Invariant Features," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 51, no. 2, pp. 818-832, Feb. 2013, doi: 10.1109/TGRS.2012.2205158.
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[12]	P. Yang, C. Dong, X. Zhao and X. Chen, "The Surface Damage Identifications of Wind Turbine Blades Based on ResNet50 Algorithm," 2020 39th Chinese Control Conference (CCC), Shenyang, China, 2020, pp. 6340-6344, doi: 10.23919/CCC50068.2020.9189408.
[13]	X. Liu, Z. Wu and C. Tang, "Modulation Recognition Algorithm Based on ResNet50 Multi-feature Fusion," 2021 International Conference on Intelligent Transportation, Big Data & Smart City (ICITBS), Xi'an, China, 2021, pp. 677-680, doi: 10.1109/ICITBS53129.2021.00171.
[14]	J. -F. Chen, P. -C. Wang, S. -M. Wong and Y. -T. Liao, "Image Recognition of River Water Gauges Using Polynomial Regression Model for Predicting Binarization Threshold," 2022 IEEE 4th Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering (ECICE), Yunlin, Taiwan, 2022, pp. 320-324, doi: 10.1109/ECICE55674.2022.10042942. 
[15]	Y. Cha and S. Kim, "The Error-Amended Sharp Edge (EASE) Scheme for Image Zooming," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no. 6, pp. 1496-1505, June 2007, doi: 10.1109/TIP.2007.896645.
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