一种基于深度学习图像处理的河流异常预警方法及系统与流程

本发明涉及基于神经网络模型的异常预警，尤其涉及一种基于深度学习图像处理的河流异常预警方法及系统。

背景技术：

1、极端天气事件频繁引发漂浮物堆积、河岸坍塌、水位异常等现象，这些问题不仅对河流生态环境造成严重破坏，还可能引发洪涝灾害、交通中断和基础设施损坏等次生灾害。传统的河流监控方式多依赖人工巡逻和静态视频监控，虽然可以提供一定的监控保障，但由于覆盖范围有限、响应速度慢，且缺乏智能化分析处理能力，无法实时监控和高效管理动态异常状况，从而导致安全隐患较大。

2、近年来，人工智能，尤其是基于深度学习的计算机视觉技术取得了显著进展。多模态异常检测模型作为一种创新性方法，能够有效结合空间和时间的动态关系，已在多个领域展现出卓越的性能。多模态异常检测模型能够在河流环境中实时分析动态目标（如漂浮物、河岸裂缝等）的行为，克服了传统方法在动态目标检测中的局限性。

3、现有方法大多聚焦于静态目标检测和分类，缺乏对时间序列中动态特征的有效分析，导致无法准确识别河流环境中的实时动态异常。

技术实现思路

1、本发明提出一种基于深度学习图像处理的河流异常预警方法及系统，以解决现有技术无法准确识别河流环境中的实时动态异常的问题。

2、本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

3、本发明一种基于深度学习图像处理的河流异常预警方法，包括：

4、获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括河流区域历史的多模态数据集，所述第二信息包括河流区域实时的多模态数据集，所述多模态数据集包括河流区域监控的视频数据、水文参数和环境参数；

5、对所述第一信息进行预处理，得到预处理数据；

6、根据所述预处理数据训练预设的多模态异常检测模型，所述多模态异常检测模型包括cnn特征提取模块、lstm特征提取模块、图卷积模块、特征融合模块和时空行为预测模块，所述cnn特征提取模块用于通过预训练的cnn网络对所述视频数据进行特征提取，所述lstm特征提取模块用于对水文参数和环境参数进行特征提取，所述图卷积模块用于使用图卷积网络对cnn特征提取模块输出的时空特征进行建模，所述特征融合模块用于将所述lstm特征提取模块的输出和所述图卷积模块的输出进行拼接，所述时空行为预测模块用于融合特征通过若干全连接层处理，输出目标的空间位置和行为预测结果；

7、将所述第二信息预处理后输入训练好的多模态异常检测模型，输出河流异常预警结果。

8、进一步地，获取多模态数据集，包括：

9、获取河流区域的多光谱视频数据；

10、获取微型水文监测站的检测数据，检测数据包括水利设施上游处和漂浮物聚集敏感区的浊度检测数据、ph值测量数据、流速数据；

11、获取环境传感器监测到的环境参数，所述环境参数包括降水量、风速、温度、湿度。

12、进一步地，所述预处理步骤包括：

13、基于高斯滤波算法对待处理数据中的视频数据进行去噪处理，所述待处理数据为第一信息或第二信息；

14、基于采用对比度受限自适应直方图均衡化算法对去噪后的数据进行增强处理；

15、基于卷积神经网络的光照归一化模型对增强后的数据进行光照归一化处理；

16、基于自适应retinex分解方法对光照归一化处理后的数据消除反射干扰处理；

17、基于最小-最大归一化方法对所述待处理数据中的流速数据进行归一化处理；

18、基于标准化方法对所述浊度数据进行归一化处理；

19、对所述环境参数对进行归一化处理，使得所述环境参数与所述视频数据和水文参数为同一尺度。

20、进一步地，根据所述预处理数据训练预设的多模态异常检测模型，包括：

21、构建多模态异常检测模型；

22、利用pytorch框架对所述多模态异常检测模型进行训练，学习率初始为0.01，采用余弦退火策略动态调整，批量大小取256，使用adam优化器优化；

23、优化的损失函数包括：

24、，

25、，

26、其中，为边界框损失，为时空特征损失，n是目标总数，c是目标类别数量，是目标i的真实类别分布，是所述多模态异常检测模型预测的目标i属于类别k的概率值，areaofoverlap代表预测边界框和真实边界框重叠区域的面积，areaofunion代表预测边界框和真实边界框的总面积；

27、训练时加入数据增强策略：包括在-15°到15°范围内随机旋转图像，在0.8到1.2倍范围内随机调整亮度，随机裁剪图像的边缘部分以增加数据的多样性，模型训练共进行100个epoch，每个epoch结束时对验证集进行评估，当平均精度达到90%以上时，停止训练。

28、进一步地，所述图卷积模块的计算公式如下：

29、，

30、其中，为时空邻接矩阵，表示图中节点间的时空连接，为第l层的卷积核权重，为激活函数。

31、进一步地，所述特征融合模块用于将所述lstm特征提取模块的输出和所述图卷积模块的输出进行拼接后，所述特征融合模块还用于：

32、将所述拼接得到的特征输入全连接层，输出特征向量；

33、将所述特征向量输入softmax激活函数，得到权重向量；

34、将所述权重向量分别与所述lstm特征提取模块的输出和所述图卷积模块的输出相乘后再将特征进行拼接。

35、进一步地，还包括所述河流异常预警结果中异常预警的异常事件，系统实时触发预警机制，生成报警信息并推送至监控中心，同时记录异常事件的视频片段。

36、进一步地，还包括对所述河流异常预警结果进行汇总与分析，生成包括异常事件频率、发生时间和区域分布在内的监控报告。

37、进一步地，还包括结合新增采集的数据，通过增量学习对所述多模态异常检测模型进行优化，并利用版本管理工具对所述多模态异常检测模型的迭代优化过程进行记录。

38、本发明还提供了用于一种基于深度学习图像处理的河流异常预警方法的系统，包括：

39、视频监控设备，所述视频监控设备包括根据河流地形特征和监测重点区域在河流区域部署的多光谱智能监控设备：

40、微型水文监测站，所述微型水文监测站布设在水利设施上游50米处、漂浮物聚集敏感区；

41、环境传感器，所述环境传感器包括根据河流地形特征和监测重点区域在河流区域部署的降水量传感器、风速传感器、温度传感器和湿度传感器；

42、数据采集与存储系统，所述数据采集与存储系统与所述视频监控设备、微型水文监测站、环境传感器分别相连，所述数据采集与存储系统用于采集和存储采集到的视频数据、水文参数和环境参数；

43、获取模块，所述获取模块用于获取数据采集与存储系统采集的信息，所述信息包括第一信息和第二信息，所述第一信息包括河流区域历史的多模态数据集，所述第二信息包括河流区域实时的多模态数据集，所述多模态数据集包括河流区域监控的视频数据、水文参数和环境参数；

44、预处理模块，所述预处理模块用于对所述第一信息进行预处理，得到预处理数据；

45、训练模块，所述训练模块用于根据所述预处理数据训练预设的多模态异常检测模型，所述多模态异常检测模型包括cnn特征提取模块、lstm特征提取模块、图卷积模块、特征融合模块和时空行为预测模块，所述cnn特征提取模块用于通过预训练的cnn网络对所述视频数据进行特征提取，所述lstm特征提取模块用于对水文参数和环境参数进行特征提取，所述图卷积模块用于使用图卷积网络对cnn特征提取模块输出的时空特征进行建模，所述特征融合模块用于将所述lstm特征提取模块的输出和所述图卷积模块的输出进行拼接，所述时空行为预测模块用于融合特征通过若干全连接层处理，输出目标的空间位置和行为预测结果；

46、预警模块，所述预警模块用于将所述第二信息预处理后输入训练好的多模态异常检测模型，输出河流异常预警结果。

47、本发明的有益效果在于：

48、本发明提出的一种基于深度学习图像处理的河流异常预警方法及系统通过深度学习目标检测技术与多模态异常检测模型的结合，结合多模态数据融合与物理约束优化，开发了一套高效智能的河流异常预警系统。该系统不仅能够实现河流环境的全局监控和精准异常检测，还能动态地分析和预测潜在的风险，显著提升系统在复杂环境中的适应能力，为河流安全管理提供更智能、自动化的技术支持。