广泛密布的视频传感器可持续记录降雨信息,基于视频传感器估算高时空分辨率的雨量数据,已经成为当前最具有前景的雨量估计途径之一。然而,由于传感器设备、视频场景等的复杂多变,极易导致各个视频传感器反演的降雨数据质量参差不齐,需...广泛密布的视频传感器可持续记录降雨信息,基于视频传感器估算高时空分辨率的雨量数据,已经成为当前最具有前景的雨量估计途径之一。然而,由于传感器设备、视频场景等的复杂多变,极易导致各个视频传感器反演的降雨数据质量参差不齐,需要对其处理,保证反演数据质量。受地理学第一定律启发,以视频传感网中节点间的时空信息为约束,提出一种视频节点协同的雨量反演精度控制模型(Precision Control Model,PCM)。PCM模型通过视频节点间降雨信息互验证的方式,从降雨事件的时空一致性、态势一致性和相关性等特征出发,构建雨量反演的多粒度滤波方法,以期实现降雨事件的高精度表达。实验结果表明,在多种降雨场景中,PCM模型均可有效的提高了雨量反演的准确性与稳定性。降雨强度(Rainfall Intensity,RI)相对误差的均值在中、小雨场景降低约14.85%,大雨场景降低约19.90%;RI相对误差的标准差在中、小雨场景降低约40.87%,大雨场景降低约40.96%,可为高质量降雨数据的生产提供支持。展开更多
针对利用机器视觉算法估算雨量低准确率的问题,提出基于社会监控视频的雨量反演算法。首先利用降雨分类网络剔除无雨视频;其次引入交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)提取降雨视频的前景信息,并通过语...针对利用机器视觉算法估算雨量低准确率的问题,提出基于社会监控视频的雨量反演算法。首先利用降雨分类网络剔除无雨视频;其次引入交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)提取降雨视频的前景信息,并通过语义分割和背景差分方法选取感兴趣区域(region of interest,ROI);然后构建以灰度变化和饱和度为特征的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)筛选ROI区域内的雨滴;最后依据透视成像关系计算雨滴尺寸,使用气象学Gamma模型反演降雨量。实验结果表明,本文降雨分类方法的准确率在MWD (multi-class weather dataset)到达91.3%,在真实的数据集到达77.0%,雨量估算结果相比于现有方法更为准确。展开更多
文摘广泛密布的视频传感器可持续记录降雨信息,基于视频传感器估算高时空分辨率的雨量数据,已经成为当前最具有前景的雨量估计途径之一。然而,由于传感器设备、视频场景等的复杂多变,极易导致各个视频传感器反演的降雨数据质量参差不齐,需要对其处理,保证反演数据质量。受地理学第一定律启发,以视频传感网中节点间的时空信息为约束,提出一种视频节点协同的雨量反演精度控制模型(Precision Control Model,PCM)。PCM模型通过视频节点间降雨信息互验证的方式,从降雨事件的时空一致性、态势一致性和相关性等特征出发,构建雨量反演的多粒度滤波方法,以期实现降雨事件的高精度表达。实验结果表明,在多种降雨场景中,PCM模型均可有效的提高了雨量反演的准确性与稳定性。降雨强度(Rainfall Intensity,RI)相对误差的均值在中、小雨场景降低约14.85%,大雨场景降低约19.90%;RI相对误差的标准差在中、小雨场景降低约40.87%,大雨场景降低约40.96%,可为高质量降雨数据的生产提供支持。
文摘针对利用机器视觉算法估算雨量低准确率的问题,提出基于社会监控视频的雨量反演算法。首先利用降雨分类网络剔除无雨视频;其次引入交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)提取降雨视频的前景信息,并通过语义分割和背景差分方法选取感兴趣区域(region of interest,ROI);然后构建以灰度变化和饱和度为特征的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)筛选ROI区域内的雨滴;最后依据透视成像关系计算雨滴尺寸,使用气象学Gamma模型反演降雨量。实验结果表明,本文降雨分类方法的准确率在MWD (multi-class weather dataset)到达91.3%,在真实的数据集到达77.0%,雨量估算结果相比于现有方法更为准确。
