A Study on the Improvement of Image-Based Water Level Detection Algorithm Using the Region growing

In this study, the limitations of the existing water level detection algorithm using CCTV images were recognized and the water level detection algorithm was improved by applying the Region growing technique. It applied three techniques (Horizontal projection profile, Texture analysis, and Optical flow) to estimate the water area, and the results were analyzed in a comprehensive analysis to select the initial water area. The water level was then continuously detected by the Region growing technique, referring to the initial water area. As a result, it was possible to confirm that the exact level of water was detected without being affected by environmental factors compared to the existing level detection algorithm, which had frequent mis-detection phenomena depending on the surrounding environmental factors. In addition, the water level was detected in the video showing flooded roads in urban areas, not in the video of the river. These results are believed to be able to supplement the difficulty of monitoring at all times with limited manpower by automatically detecting the level of water through numerous CCTV footage installed throughout the country, and to contribute to laying the foundation for preventing disasters caused by torrential rains and typhoons in advance.

Region growing 기법을 적용한 영상기반 수위감지 알고리즘 개선에 대한 연구

본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.