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申请/专利权人：南京大学

摘要：本发明属于监控盲区积水探测技术领域，公开了一种多相机协同的监控盲区积水范围探测方法及系统，对监控相机进行注册，获取相机的位置、视域范围，倾斜角等参数，实现监控传感网的搭建；制作监控相机积水数据集，采用基于FCN深度学习模型的监控视频积水范围提取方法，获取视频中积水的分布；使用“监控视频—2D地图”空间映射模型，计算视频中积水在现实世界的位置坐标；建立监控盲区积水范围推算的概率图模型，获取监控相机盲区的积水范围；耦合监控视域和盲区积水信息，获取积水的全局分布信息。本发明可在现有的城市监控资源上进行部署和实施，大大降低了植入和维护的开销，实现高分辨率的全天候降雨观测。

主权项：1.一种多相机协同的监控盲区积水范围探测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，对监控相机进行注册，获取相机的位置、视域范围和倾斜角的参数，实现监控传感网的搭建；步骤二，制作监控相机积水数据集，采用基于FCN深度学习模型的监控视频积水范围提取方法，获取视频中积水的分布；步骤三，使用“监控视频—2D地图”空间映射模型，计算视频中积水在现实世界的位置坐标；步骤四，建立监控盲区积水范围推算的概率图模型，获取监控相机盲区的积水范围；步骤五，耦合监控视域和盲区积水信息，获取积水的全局分布信息；视域和积水区的拓扑关系可分为四类，被积水覆盖的视域边界是推算积水漫延地段的重要线索；无积水的视域边界是积水范围的已知限定；设视域边界栅格有盲区邻域栅格，则有：（1）若栅格被积水淹没，且栅格的高程小于，则认为同样存在积水，否则依然被视为盲区；若栅格无积水，且栅格的高程不小于，则认为同样无积水，否则依然被视为盲区；（2）若栅格的积水状态可判断，该栅格不再属于盲区；定义为“伪视域边界”，指监控盲区内可根据步骤（1）对其积水状态进行判断的栅格；（3）伪视域边界栅格继续执行（1）、（2）步骤；研究区内所有相机的视域边界栅格依次执行步骤（1）—（3），当无新的伪视域边界栅格出现时，停止运行；“视域-盲区”空间关联概率图模型：将相邻节点的地形因子做输入，栅格邻域8栅格的积水状态，的积水概率计算如下： ；式中，P（Cij）为栅格被积水淹没的概率值；为的似然函数；为邻域栅格的地形；先验概率通过统计研究区的地形因子获取；“视域-盲区”时间关联概率图模型：时间关联概率图模型是将上一时刻的积水状态作为输入，如下式： ；式中，P（Cij）为栅格被积水淹没的概率值；为时刻邻域栅格的积水状态集。

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