基于全方位视觉的泥石流预警预报装置

摘要

一种基于全方位视觉的泥石流预警预报装置，主要由雨量检测单元、泥石流发生检测单元、雨量雨强计算单元、泥石流相关水文气象历史记录记忆单元、泥石流预警预报单元、统计预警预报模型、泥石流预警预报信息发布单元等构成；根据所计算得到的10分钟雨强、一小时雨强、实效雨量作为状态输入，通过统计预警预报模型判断在该状态条件下发生泥石流的概率以及不发生泥石流的概率以及泥石流灾害的严重性和紧急程度；将判断结果用网络及其他各种手段及时发布给下游的灾害危险区的居民，使居民可以及时得到预警信息，从而可以提前采取预防措施回避损失，减轻泥石流的灾害。

主权项

1、一种基于全方位视觉的泥石流预警预报装置，其特征在于：所述的泥石流预警预报装置包括用于监视待测山体和雨量收集装置水位的全方位视觉传感器、雨量收集装置和用于根据视频信号进行灾害检测的微处理器，所述的全方位视觉传感器安装在待测山体的沟床的上方，所述的全方位视觉传感器输出连接微处理器，所述的全方位视觉传感器包括用以反射监控领域中物体的外凸折反射镜面、用以防止光折射和光饱和的黑色圆锥体、透明圆柱体和摄像头，所述的外凸折反射镜面位于透明圆柱体的上方，外凸折反射镜面朝下，黑色圆锥体固定在外凸折反射镜面的底部中央；所述的雨量收集装置包括盛水器、翻斗，所述的翻斗上设有用于显示盛水器水位的浮标；所述的微处理器包括：视觉传感器标定模块，用于设定视频图像位置与实际空间坐标上的位置的对应关系；浮标位置采集模块，用于采集视频传感器的视频图像，并确定盛水器浮标的位置；雨量智能计算模块，用于设定浮标的位置与翻斗的水量的对应关系；采集视觉传感器的信号，检测翻斗自动发生翻倒动作前瞬间浮标的位置，并依据对应关系计算翻斗中的实际雨量，检测翻斗前一次自动恢复动作后的翻斗中的浮标位置，计量翻斗中的初始雨量，实际雨量与初始雨量相减后得到本次倾倒雨量；激发泥石流雨强计算模块，用于统计计算降雨过程中最大10分钟雨强或最大1小时雨强，以每分钟为单位进行统计；雨强则指单位时间内暴雨的降雨量，在Δt(i)暴雨历时内降雨量为ΔY(i)时，每分钟平均雨强用以下公式(15)计算： $y\left(i\right)=\frac{\mathrm{\Delta Y}\left(i\right)}{\mathrm{\Delta t}\left(i\right)}---\left(15\right)$要得到最大10分钟雨强或最大1小时雨强，遍历统计时间间隔前后10分钟的情况，并求其最大值，计算公式如(16)所示： $y_{1h}=\max (\underset{i=j-10}{\overset{j+49}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j-9}{\overset{j+50}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j-8}{\overset{j+51}{\Sigma }}y\left(i\right),···,\underset{i=j}{\overset{j+59}{\Sigma }}y\left(i\right))$ $y_{10\min }=\max (\underset{i=j+40}{\overset{j+49}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j+41}{\overset{j+50}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j+42}{\overset{j+51}{\Sigma }}y\left(i\right),···,\underset{\text{i=j+50}}{\overset{j+59}{\Sigma }}y\left(i\right))---\left(16\right)$式中，i为目前统计时刻点，j为前60分的统计时刻点，y_1h为最大一小时雨强，y_10min为最大10分钟雨强y_10min；当日激发雨量计算模块，用于统计计算从泥石流发生时刻起往前推至凌晨8时的降雨量；前期有效雨量计算模块，用于根据监控地所在的纬度和汛期的日照、蒸发、植被状况和相对湿度以及土坡特性，采用公式(2)计算前期15天的有效雨量，式中，K为系数，根据监控地所在的纬度、汛期的日照、径流、蒸发、土壤渗透能力等因素确定，K为小于1的衰减系数；泥石流的概率分布计算模块，用于设定R_当日＋R_有效固定在一个比较小的范围，计算得到在所述R_当日+R_有效以及最大一小时雨强y_1h、最大10分钟雨强y_10min范围内发生泥石流的概率分布和不发生泥石流的概率分布；所述的求最大一小时雨强y_1h、最大10分钟雨强y_10min发生泥石流的概率分布，首先是在某个R_当日+R_有效范围内发生泥石流灾害时求最大一小时雨强y_1h、最大10分钟雨强y_10min的个数n1、n2样本含量即得均数其公式为： $\overline{Y_{1h}}=(Y_{1h\left(1\right)}+Y_{1h\left(2\right)}+······+Y_{1h\left(n\right)})/n1=\underset{1}{\overset{n1}{\Sigma }}{Y}_{1h}/n1---\left(3\right)$ $\overline{Y_{10\min }}=(Y_{10\min \left(1\right)}+Y_{10\min \left(2\right)}+······+Y_{10\min \left(n\right)})/n2=\underset{1}{\overset{n2}{\Sigma }}{Y}_{10\min }/n2$然后根据均数来求得其各自的标准差s_1h、s_10min，其公式为： $s_{1h}=\sqrt{\underset{1}{\overset{n1}{\Sigma }}{(Y_{1h}-\overline{Y_{1h}})}^2/(n1-1)}---\left(4\right)$ $s_{10\min }=\sqrt{{\underset{1}{\overset{n2}{\Sigma }}(Y_{10\min }-\overline{Y_{10\min }})}^2/(n2-1)}$当雨强与泥石流发生样本含量n1、n2足够大时，常用样本均数和样本标准差s1h、s10min分别代替μ1h、μ10min和σ1h、σ10min，按其变化参数，推导出正态分布密度函数f₁(Y_1h)、f₂(Y_10min)，其公式为： $\begin{array}{cc}{f}_1\left(Y_{1h}\right)=e^{-{(Y_{1h}-{\mu }_{1h})}^2\left({{2\sigma }_{1h}}^2\right)}/{\sigma }_{1h}\sqrt{2\pi }& 0<Y_{10\min }<Y_{1h}<K\end{array}$ $f_2\left(Y_{10\min }\right)=e^{-{(Y_{10\min }-{\mu }_{10\min })}^2\left({{2\sigma }_{10\min }}^2\right)}/{\sigma }_{10\min }\sqrt{2\pi }---\left(5\right)$式中μ_1h、μ_10min为均数；σ_1h、σ_10min为标准差；π为圆周率；e为自然对数的底，Y_1h为实际的最大一小时雨强y_1h、，Y_10min为实际的最大10分钟雨强y_10min；所述的求最大一小时雨强y_1h、最大10分钟雨强y_10min不发生泥石流的概率分布，与上述方法一样，首先是在某个R_当日+R_有效范围内不发生泥石流灾害时求最大一小时雨强y^_1h、最大10分钟雨强y^_10min的个数n3、n4样本含量即得均数其公式为： $\overline{{Y^{^}}_{1h}}=({Y^{^}}_{1h\left(1\right)}+{Y^{^}}_{1h\left(2\right)}+······+{Y^{^}}_{1h\left(n3\right)})/n3=\underset{1}{\overset{n3}{\Sigma }}{Y^{^}}_{1h}/n3---\left(6\right)$ $\overline{{Y^{^}}_{10\min }}=({Y^{^}}_{10\min \left(1\right)}+{Y^{^}}_{10\min \left(2\right)}+······+{Y^{^}}_{10\min \left(4\right)})/n4=\underset{1}{\overset{n4}{\Sigma }}{Y^{^}}_{10\min }/n4$然后根据均数来求得其各自的标准差s^1h、s^10min。其公式为： ${s^{^}}_{1h}=\sqrt{\underset{1}{\overset{n3}{\Sigma }}{({Y^{^}}_{1h}-\overline{{Y^{^}}_{1h}})}^2/(n3-1)}---\left(7\right)$ ${s^{^}}_{10\min }=\sqrt{\underset{1}{\overset{n4}{\Sigma }}{({Y^{^}}_{10\min }-\overline{{Y^{^}}_{10\min }})}^2/(n4-1)}$当雨强与泥石流不发生样本含量n3、n4足够大时，常用样本均数和样本标准差s^_1h、s^_10min分别代替μ^_1h、μ^_10min和σ^_1h、σ^_10min，按其变化参数，推导出正态分布密度函数f₃(Y_1h)、f₄(Y_10min)，其公式为： $\begin{array}{cc}{f}_3\left(Y_{1h}\right)=e^{-{(Y_{1h}-{{\mu }^{^}}_{1h})}^2\left({{{2\sigma }^{^}}_{1h}}^2\right)}/{{\sigma }^{^}}_{1h}\sqrt{2\pi }& 0<Y_{10\min }<Y_{1h}<K2\end{array}$ $f_4\left(Y_{10\min }\right)=e^{-{(Y_{10\min }-{{\mu }^{^}}_{10\min })}^2\left({{{2\sigma }^{^}}_{10\min }}^2\right)}/{{\sigma }^{^}}_{10\min }\sqrt{2}\pi ---\left(8\right)$式中μ^_1h、μ^_10min为均数；σ^_1h、σ^_10min为标准差；π为圆周率；e为自然对数的底，Y_1h为实际的最大一小时雨强y_1h、，Y_10min为实际的最大10分钟雨强y_10min；所述的最大一小时雨强y_1h与最大10分钟雨强y_10min的统计是以每分钟为单位进行统计的；雨强则指单位时间内暴雨的降雨量；在Δt(i)暴雨历时内降雨量为Δy(i)时，平均雨强可用以下公式计算： $y\left(i\right)=\frac{\text{Δy}\left(i\right)}{\mathrm{\Delta t}\left(i\right)}---\left(9\right)$ $y_{1h}=\max (\underset{i=j-10}{\overset{j+49}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j-9}{\overset{j+50}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j-8}{\overset{j+51}{\Sigma }}y\left(i\right),···,\underset{i=j}{\overset{j+59}{\Sigma }}y\left(i\right))$ $y_{10\min }=\max (\underset{i=j+40}{\overset{j+49}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j+41}{\overset{j+50}{\Sigma }}y\left(i\right),\underset{i=j+42}{\overset{j+51}{\Sigma }}y\left(i\right),···,\underset{i=j+50}{\overset{j+59}{\Sigma }}y\left(i\right))---\left(10\right)$式中，i为目前统计时刻点，j为前60分的统计时刻点；根据公式(5)、(8)对于每一个最大一小时雨强y_1h求得发生与不发生泥石流的概率，同样对于每一个最大10分钟雨强y_10min求得发生与不发生泥石流的概率；泥石流灾害量化模块，用于根据公式(5)所求得的最大一小时雨强y_1h、最大10分钟雨强y_10min发生泥石流的概率，取最大的概率max(f₁/Y_1h)，f₂(Y_10min)作为严重性预测预报指标，划分严重性等级；以f₁(Y_1h)发生的概率来作为紧急程度判断基准，用f₂(Y_10min)、f₃(Y_1h)以及f₄(Y_10min)来进行偏差调整，如果最大10分钟雨强y_10min发生泥石流灾害的概率大于最大一小时雨强y_1h发生泥石流灾害的概率的话，提高一个紧急程度；如果当不发生泥石流的概率远大于发生泥石流的概率时，(f₃(Y_1h)，f₄(Y_10min))＞＞(f₁(Y_1h)，f₂(Y_10min))，降低两个紧急程度；如果当不发生泥石流的概率大于发生泥石流的概率时，(f₃(Y_1h)，f₄(Y_10min))＞(f₁(Y_1h)，f₂(Y_10min))降低一个紧急程度；  如果当不发生泥石流的概率小于设定概率k1时max(f₃(Y_1h)，f₄(Y_10min))≤k1，提高一个紧急程度；如果当不发生泥石流的概率小于另一设定概率k2时max(f₃(Y_1h)，f₄(Y_10min))≤k2，k1＞k2，提高两个紧急程度；泥石流灾害预警预报模块，用于当本次测量的严重性等级、紧急程度超过预设的阈值时，发布避难信号。