矿山井下复杂环境中的地下水位监测方法与流程

[0001]
本发明涉及监测方法技术领域，具体为矿山井下复杂环境中的地下水位监测方法。


背景技术：

[0002]
在矿体开采过程中，由于破坏隔水层、贯通含水断层破碎带等原因，导致含水层内的承压水涌出。矿山井下积水过多会使采区及附近巷道空气潮湿，影响工作效率，若超过正常排水能力，则会造成矿井水灾，危及生产安全。在开采过程中，会设置水仓，使涌出的地下水聚集在巷道的水仓内，再使用水泵抽出。
[0003]
早期煤矿企业一般采用传统的人员巡检方式，每隔固定时间观测水仓入口水位积水情况，根据水仓入口水位高度启停排水泵，效率低且浪费人力。现在使用液位仪来检测水仓内的液位，液位仪也由最初的接触式逐步发展为非接触式的液位仪，但在实际生产中，压力式液位仪会因为水仓中的煤渣矸石等杂质堵塞，导致测量误差极大，可靠性较低。


技术实现要素：

[0004]
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供矿山井下复杂环境中的地下水位监测方法。
[0005]
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
[0006]
本发明作为优选，包括地下水位监测，地下水位监测包括以下步骤：
[0007]
s11.在系统中给摄像头配置算法模型和水位上下限以及允许持续时长；
[0008]
s12.系统自动将摄像头信息下发到算法服务；
[0009]
s13.算法服务对摄像头实时监控视频进行计算分析；
[0010]
s14.在摄像头发现水位不在设定的上下限后，开始对水位异常状态计时；
[0011]
s15.若水位恢复正常，则停止计时，回到第s3步，否则进入下一步骤；
[0012]
s16.水位异常时间超过允许时长，则发出报警信息，为了报警及时，先发送不带视频的水位异常报警信息；
[0013]
s17.录制水位实时状态视频，合并到第6条的报警信息中。
[0014]
作为优选，所述地下水位监测步骤采用后端计算的方式实现，算法和业务实现都依托于服务器。
[0015]
作为优选，所述步骤s11中摄像头配置算法模型采用environment sensor lnterface unit并基于veos的仿真平台。
[0016]
作为优选，所述步骤s17中报警会一直持续，直到水位恢复正常，用户可以使用系统配置将一段时间内的相同位置相同类型的报警信息合并起来，减少对用户的视觉干扰，如果出现系统误报，管理人员可以在系统中将事件信息标记为误报，系统自动将此事件记录入误报数据库中。
[0017]
作为优选，所述步骤s14中在发现水位异常后，算法服务向系统发送水位异常信
息。
[0018]
作为优选，所述系统内部各模块之间采用ipsec虚拟专用网络进行数据传输。
[0019]
作为优选，包括水位高度异常报警算法，步骤如下：
[0020]
s21.固定摄像头位置，并根据图像中水位尺的位置，截出其位置蒙板，蒙板顶部像素p；
[0021]
s22.输入视频实时图像，记录取出水位尺蒙板的图像部分；
[0022]
s23.循环执行如下操作：
[0023]
取出当前水位尺图像x；
[0024]
取出下一秒水位尺图像y；
[0025]
通过图像相似算法，找出x、y显著差异的地方q，视为水位线与水位刻度尺的交界面；
[0026]
蒙板顶部到交界面的像素差值p-q为其像素距离，通过水位尺与像素之间的换算函数，得到像素差对应的刻度差，从而获取当前水位读数；
[0027]
图像x变更为图像y。
[0028]
本发明所达到的有益效果是：
[0029]
本发明可以实时对矿山井下水仓入口水位进行监测，可以根据实际需要设置水位报警上下限和持续时间上限，一旦发现水位不在设置的上下限之内并且持续时间超过设定的持续时间阀值，立即发出报警信息，报警信息中有位置、水位高度、视频等信息，可以使管理人员不用一直关注视频监控，更不用实地巡检，识别准确度比传统的传感器监测更高，比人工巡检更具实时性，同时降低职业风险，保障工人安全，由于矿山井下环境比较恶劣，有大量灰尘和水汽，监控画面大部分时候都很模糊，目前已有的计算机视觉技术无法对此进行高准确度的识别，这是最大的技术难点。本监测方法采用创新性计算机视觉技术，能在图像非常模糊的情况下读出标尺刻度，提高本监测方法可用性和实用性，系统会有明显强烈的报警提示，让管理人员不会遗漏每一条报警信息，保证每一条报警消息都能得到管理人员的关注，从而避免事故的发生。
附图说明
[0030]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0031]
图1是本发明的步骤流程示意图。
具体实施方式
[0032]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0033]
实施例
[0034]
如图1所示，本发明提供作为优选，包括地下水位监测，地下水位监测包括以下步骤：
[0035]
s11.在系统中给摄像头配置算法模型和水位上下限以及允许持续时长；
[0036]
s12.系统自动将摄像头信息下发到算法服务；
[0037]
s13.算法服务对摄像头实时监控视频进行计算分析；
[0038]
s14.在摄像头发现水位不在设定的上下限后，开始对水位异常状态计时；
[0039]
s15.若水位恢复正常，则停止计时，回到第s3步，否则进入下一步骤；
[0040]
s16.水位异常时间超过允许时长，则发出报警信息，为了报警及时，先发送不带视频的水位异常报警信息；
[0041]
s17.录制水位实时状态视频，合并到第6条的报警信息中。
[0042]
作为优选，所述地下水位监测步骤采用后端计算的方式实现，算法和业务实现都依托于服务器。
[0043]
作为优选，所述步骤s11中摄像头配置算法模型采用environment sensor lnterface unit并基于veos的仿真平台。
[0044]
作为优选，所述步骤s17中报警会一直持续，直到水位恢复正常，用户可以使用系统配置将一段时间内的相同位置相同类型的报警信息合并起来，减少对用户的视觉干扰，如果出现系统误报，管理人员可以在系统中将事件信息标记为误报，系统自动将此事件记录入误报数据库中。
[0045]
作为优选，所述步骤s14中在发现水位异常后，算法服务向系统发送水位异常信息。
[0046]
作为优选，所述系统内部各模块之间采用ipsec虚拟专用网络进行数据传输。
[0047]
作为优选，包括水位高度异常报警算法，步骤如下：
[0048]
s21.固定摄像头位置，并根据图像中水位尺的位置，截出其位置蒙板，蒙板顶部像素p；
[0049]
s22.输入视频实时图像，记录取出水位尺蒙板的图像部分；
[0050]
s23.循环执行如下操作：
[0051]
取出当前水位尺图像x；
[0052]
取出下一秒水位尺图像y；
[0053]
通过图像相似算法，找出x、y显著差异的地方q，视为水位线与水位刻度尺的交界面；
[0054]
蒙板顶部到交界面的像素差值p-q为其像素距离，通过水位尺与像素之间的换算函数，得到像素差对应的刻度差，从而获取当前水位读数；
[0055]
图像x变更为图像y。
[0056]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。