[0046] 其数学描述如下：
[0047]步骤一:二维为高斯函数为：
[0048]
[0049] 在某一方向η上是G(x，y)的一阶方向导数为：
[0050]
[00511式中：η式方向矢量，VG是梯度矢量。
[0052] 将图像f (X，y)与Gn作卷积，同时改变η的方向，Gn*f (X，y)取得最大值时的11就是正 交于检测边缘的方向。
[0053] 步骤二：
[0054]
[0055] A(x，y)反映了图像(x，y)点处的边缘强度，Θ是图像(x，y)点处的法向矢量。
[0056] 步骤三:仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部 梯度最大的点，而抑制非极大值。
[0057]四个扇区的标号为0到3,对应3*3邻域的四种可能组合。在每一点上，邻域的中心 像素 Μ与沿着梯度线的两个像素相比。如果Μ的梯度值不比沿梯度线的两个相邻像素梯度值 大，则令Μ=0〇
[0058] 步骤四：
[0059] 减少假边缘段数量的典型方法是对G(x，y)使用一个阈值。将低于阈值的所有值赋 零值。但问是如何选取阈值？
[0060] 解决方法:双阈值算法进行边缘判别和连接边缘。
[0061] 先是边缘判别：凡是边缘强度大于高阈值的一定是边缘点；凡是边缘强度小于低 阈值的一定不是边缘点；如果边缘强度大于低阈值又小于高阈值，则看这个像素的邻接像 素中有没有超过高阈值的边缘点，如果有，它就是边缘点，如果没有，它就不是边缘点。
[0062] 其次是连接边缘:双阈值算法对非极大值抑制图像作用两个阈值τ 1和τ2，且2τ 1 ? τ2,从而可以得到两个阈值边缘图像Gl(x，y)和G2(x，y)。由于G2(x，y)使用高阈值得到，因 而含有很少的假边缘，但有间断（不闭合）。双阈值法要在G2(x，y)中把边缘连接成轮廓，当 到达轮廓的端点时，该算法就在Gl(x，y)的8邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，这样， 算法不断地在Gl(x，y)中收集边缘，直到将Gl(x，y)连接起来为止。
[0063] 根据边缘检测的处理结果，进行轮廓检测。轮廓计算分为以下模式：
[0064] 只检索最外面的轮廓，并将他们组织为两层。
[0065] 检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。
[0066]轮廓算法核心代码实现：
[0067]
[0068] 通过轮廓的计算可以计算出总共有多少个冰块，各个冰块的形状，冰块的面积、冰 块的厚度、冰块的密度、冰块的最大面积，以及冰块群的大小，和整个河面宽度的百分比，并 通过GPRS实时的传入云计算平台中，云计算平台根据最新监测情况，进行大数据分析，环比 和同比进行数据对照和分析。并根据设置的阀值，进行业务处理。通过这些业务处理后，云 计算平台会智能控制设备的工作状态，比如：拍摄具体点，增加参数值和阀值，来确切的得 到当前河面情况，以及联动整个河面布防的摄像头，进行联合拍照，进行整体河面的数据分 析，以及根据气象信息、历史信息和算法模型，产生报表和报警信息，以便做到病情及时发 现、快速处理，做到在人员伤亡，财产和建筑物损害最小化。
[0069] 上述【具体实施方式】仅是本发明的具体个案，本发明的专利保护范围包括但不限于 上述【具体实施方式】，任何符合本发明的一种基于云计算的河面冰情分析方法的权利要求书 的且任何所述技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或替换，皆应落入本发明的 专利保护范围。
【主权项】
1. 一种基于云计算的河面冰情分析方法，其特征在于，其实现过程为： 首先在河面上部署安装摄像头； 安装嵌入式图像分析软件，实时的在现场分析河面图像的数据； 部署云平台中冰情分析系统，将拍摄的图片进行8位的灰度值图像处理，处理成灰度 图； 将图片进行二值化处理，也就是将图像上的点的灰度值置为〇或者255; 然后对图像进行边缘检测算法处理； 根据边缘检测的处理结果，进行轮廓检测计算； 将检测结果发送到云计算平台，云计算平台根据监测结果进行分析和处理。2. 根据权利要求1所述的一种基于云计算的河面冰情分析方法，其特征在于，所述边缘 检测算法处理是指通过设置参数阀值和矩阵，采用sobel算子与高斯拉普算子进行边缘处 理。3. 根据权利要求1所述的一种基于云计算的河面冰情分析方法，其特征在于，所述轮廓 检测计算得出的结果包括:计算出冰块的数量、各个冰块的形状、冰块的面积、冰块的厚度、 冰块的密度、冰块的最大面积、冰块群的大小和整个河面宽度的百分比，并通过GPRS实时的 传入云计算平台中。4. 根据权利要求3所述的一种基于云计算的河面冰情分析方法，其特征在于，所述云计 算平台根据最新监测情况，进行大数据分析，环比和同比进行数据对照和分析，并根据设置 的阀值，进行业务处理，通过这些业务处理后，云计算平台智能控制设备的工作状态，该工 作状态包括：拍摄具体地点，增加参数值和阀值，来确切的得到当前河面情况;联动整个河 面布防的摄像头，进行联合拍照，进行整体河面的数据分析;根据气象信息、历史信息和算 法模型，产生报表和报警信息。
【专利摘要】本发明公开了一种基于云计算的河面冰情分析方法，其实现过程为：首先在河面上部署安装摄像头；安装嵌入式图像分析软件，实时的在现场分析河面图像的数据；部署云平台中冰情分析系统，将拍摄的图片进行8位的灰度值图像处理，处理成灰度图；将图片进行二值化处理，也就是将图像上的点的灰度值置为0或者255；然后对图像进行边缘检测算法处理；根据边缘检测的处理结果，进行轮廓检测计算；将检测结果发送到云计算平台，云计算平台根据监测结果进行分析和处理。该基于云计算的河面冰情分析方法与现有技术相比，通过多种数据综合计算和分析，实现数据全面，预判准确的河冰分析决策系统，实用性强，易于推广。
【IPC分类】G06T7/00, G06Q50/26
【公开号】CN105512992
【申请号】CN201510974510
【发明人】马东晓, 郑亮, 于治楼
【申请人】浪潮集团有限公司
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月22日