TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.6, Jun e  201 4, pp. 4671 ~ 4 6 7 8   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i6.545 0          4671     Re cei v ed  De cem ber 2 9 , 2013; Re vi sed  March 6, 201 4; Acce pted  March 20, 20 14   Water Level Int e lligent System of Data Acquisition and  Early Warning      Lei Li*, Fenglian Cao, Zh eng Li    Schoo l of Ph ys ics and El ectro n ic Electric al E ngi neer in g/Hua i yin Norm al U n i v ersit y     111 C h a ngj ian g  Roa d  Hu aia n  Jiangs u ROC/+ 86-05 17- 8 3 5 251 80   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : home0 51 6@ 126.com       A b st r a ct  In order to imp r ove w o rk efficiency of hydro m et ric statio n, guar ante e  the accuracy a nd ti me lin ess   of w a ter level data acqu isitio n, process w a ter level d a ta  in a t i mely  man ner  and  mak e  earl y  w a rning of risk,   mo bil e  dev ices  are pro pose d   as coll ectio n , send ing  and  ear ly w a rning ter m inal  of w a ter le vel data, a nd t h e   upp er co mput er as th e rec e iving  an d pr oc essin g  te r m in a l  of w a ter lev e l data. T h e w a ter lev e acc e ss  alg o rith m is  st udi ed, and   the  strippi ng meth od is used   to o b tain   the   hi gh- accuracy   w a ter  lev e l infor m ati on.   T he i m age  thi n nin g  a l g o rith is a ppl ie d to  o p timi z e , s o   as  to red u ce  the   compl e xity of  the  alg o rith m. T h e   progr a m min g  i s  abl e to c ontr o l re al-ti m e  dat a sen d i ng, w h i c h rea l i z e s  the  data  exch ang e betw e e n  ser v e r   termi nal  an d c o mmunic a tio n   mo du le. Micro s oft Access da tabase  is a ppl i ed to th e op er ation  of w a ter l e vel   infor m ation and the design  of m a n- m a chine interfac e. Experim ental  study shows that this system  c an  accurate ly acq u ire i n for m ati o n in re al ti me,  und ertake  stati s tical an alys is of data  w i th many functi ons s u c h   as ear ly w a rni ng, effective l y  improv e the   w o rk  efficienc y of w a ter lev e mo nitori ng  and  i m pr ove t h e   ma na ge me nt level of hydr ol o g ical i n d u stry.    Ke y w ords water level  m o nitoring system , di ssection  m e thod, im age thinning,  prewitt, m i c r osoft access     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Wate r level  monitori ng i s   the ba sis  of the water  con s erva ncy  wo rk. Witho u t water level  monitori ng, there would be  no wate r co n s erva ncy co n s tru c tion o r  other infr as tructure. Currently,   throug h re al-t ime monitori n g  on the wat e r level of rivers a nd reservoirs, wate r l e vel monitori ng   room can  gi ve out the  ea rly wa rnin g o n  the p o ss ibl e  flood s a nd  other  disaste r s. Howeve r,  most  of the dom estic hydrologi cal stat ions  still use the artificial m onitori ng method at  present, whi c not only  po se s a  threat to  the  safety of t e st p e rso nnel  but  also resu lts in  rel a tively larg e e r ror i n   monitori ng d a ta that  can not meet th e  req u ir ement s of  accu ra cy and timeli n e ss [1]. With  the  developm ent  of com pute r  technol ogy and n e tw o r k commu nication technol ogy, wate r l e vel  detectio n  ha s also devel op ed fro m  si ngl e field d e tect i on to m u lti-sit e  re mote  real -time d e tectio n,  with the  cro s s-regi onal,  all - we athe r, rea l -time  ch a r a c t e risti cs.  With  the d e velop m ent of m obi le   comm uni cati on technol og y and the  po pulari z atio n o f  person a l m obile te rminal , real-tim e water  level informat ion ca n be  se nt to the serv er an the st aff who can keep ab rea s of its informat ion   whe r eve r  the y  are. Furthe rmore, the water le vel ch ange s withi n   a ce rtain pe ri od ca n al so  be   analyzed thro ugh lon g -time  reco rd s of the softwa r e,  in  orde r to make the timely prepa re dne ss.  The ba si c d e sig n  structu r e of  water l e vel monito ri ng sy stem i s  basi c ally th e sa me.  Ho wever, va rious produ cts have th eir o w ch ara c te ri stics a c co rdin g to the  ma rket dema nd  a nd  their e m ph ases  on  differen t  asp e ct s, whi c mainly  ref e rs to th at th ey have  different a c cesse s  to   water l e vel in formation. Th e existing p r odu cts  on th e market mai n ly have the followin g  de si gn  thought s in te rms  of the a c ce ss to  wate r level info rm a t ion: float type, ultr a s oni c t y pe, lase r typ e came ra  colle ction type, et c., and  their  respe c ti ve a d vantage s a nd di sadva n tage s a s   well  as  appli c ation s  are a s  follows: float type  is widely u s e d  in rese rvoi rs an d rivers becau se of  its   advantages such as  dat a collection  stability, easy insta llation and low  cost, but it has the   disa dvantag e  su ch  a s   complex m a chining,  sh ort  life an a  sig n ifica n decrea s e  in  the   measurement  accu ra cy  when th er e  i s  se dimentati on; ultras oni c type  ma kes  use of  the   aero a cou s tic  measurement  and control  prin ciple, a n d  obtains th water l e vel b y  calcul ating  the   time differen c e between transmi ssion  a nd re ce pt ion  of ultrasoni wave s. It has an out standi ng  advantag e and ca n obtai n a very  goo d measurem ent result. Curr ently, a few ultra s oni typ e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 6, June 20 14:  4671 – 4 678   4672 prod uct s  hav e been u s ed  in the water level moni toring. Ho weve r, it also has a disadvant age  that it is more obviously i n fluen ced by the  weathe r. Whe n  stro ng  wind s and bi g waves a p p ear,  an error m e a s ureme n t will  be cau s e d  and the  data  can not be  discrimi nated  and se nt ba ck,   whi c will in crease the  wo rkloa d  of the  p r oces so r; the  comp uter te chnolo g y deve l opment m a kes  it possible th at the intellig ent image  se nso r  can  b e  i n trodu ce d in  the wate r lev e l dete c tion.  The   intelligent im age  se nsor n o t only h a s a  high er de gre e  of  re cog n ition, but  also  can p r o c e s s d a ta   intelligently a nd se nd b a ck the on-the - spot situation  i n  the form of  image o r  vide o, facilitating the   analysi s  of st aff.      2. Rese arch  on Wa ter Le v e l Information Acquisi tion Algorith m   Wate r level i n formatio n a c qui sition al g o rithm refers  to an algo rith m of rega rdi n g water   gaug e imag e  placed in th e wate r a s  the re se arch  obje c t, and  mainly usi n g  the scale v a lue  whe r wate line di sa ppea rs in th wat e gaug e fo referen c e. T h e auxilia ry lin e is ad opted   to   calib rate  and  adju s t the  relative po sition bet wee n   came ra  and   water ga uge.  Du ring th e i n itial  installatio n , the po sition of wate r ga u ge an d the  mobile p hon e  may not be  parall e l, or  water  gaug e is not in the middle  of the image, whi c h nee ds t he third auxili ary line to adj ust the cam e ra   angle an d the  relative posit ion between  came ra a nd water g aug e in orde r to en sure the imag ing  quality. The value s  and  Let ter "E" scal e  in the wate r g auge pl ate are importa nt referen c e s   wh en  the water lev e l is read.  Ho wever,  the va lues o r   sc ale s  are bl urred  subje c t to  a va riety of exte rn al  factors such as stai ned fo ot plate. The n , this al go rithm will di scard the digital informatio n in  the  water g aug e plate and fin d  the relative  position wh ere the wate rline di sap p e a rs in the water   gaug e panel  to calcul ate  the water l e vel . The algorithm flo w  is sho w n in  Figure 1: af ter   colle cting  wat e r ga uge i m a ge, use imag e pro c e s si ng  method to  ge t the scale va lue where wa ter  line disappe a r so a s  to ob tain accurate water level inf o rmatio n.          Figure 1. Obtain Wate r Le vel Informatio n Algorithm F l ow      Whe n  u s in this al go rithm to p r o c e s s the  ima ge,  the im age   shall  first be  grayed,  becau se the r e is a lot of  colo r informa t ion  on color  image, which  has hi ghe r requireme nts  for   system m e m o ry and th pro c e ssi ng  speed  of pr o c essor,  while  the graye d  color im age  can  better a dapt t o  the  statu s  o f  smalle sma r pho ne me mory.  Unde t he weig hted averag m e th od,  R, G and B are en do wed  with differen t  weights a c cordin g to the different req u irem ents of the  importa nce. Becau s e the  human eye s  have a diffe rent sen s itivity to red, green and blu e , the  graying fo rmu l a is obtain e d  as follows after testing:     0.29 9 0 .587 0.11 Gr a y R G B                                                                                                    (1)       The main p u rpose of imag e prep ro ce ssi ng is  to elimi nate the noi se interferen ce, which   is achieved  by adopting  the spatial fil t ering  meth o d . This meth od ca n be d i vided into two   asp e ct s: smo o thing a nd sharp enin g  a c cording to th e different fu nction s. Smo o thing  can b e   achi eved by a  lo w-p a ss  filt er,  aimi ng at removin g   blu r red  detail s  o r  co nne cting  small inte rvals in   the target pi cture togeth e r before  extra c ting la rg e r  target s in o r d e r to a c hieve  the purpose  of  eliminating t he noi se i n terferen ce; sharp enin g   re fers to  ma king u s e of h i gh-p a ss filte r  to   enha nce the  informatio n o f  blurred  deta ils. The i n te rf eren ce  of tin y  line type inf o rmatio n in t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Wate r Le vel Intelligent System  of Data Acqui sition a n d  Early Warnin g (Lei Li 4673 water g aug e plate ca n be  eliminated a n d  the Lette r “E” scale an d nume r ical informatio n ca n  be   retaine d  by condu cting the  smoothin g  proce s si ng of i m age at first to remove  sm all details.   The m o st  co mmonly u s ed  smo o thing  filter  is divide d  into two types: lin ear sm oothin g   filter and  n onl inear smoothi ng filter,  of which  t he li nea smoothi ng fi lter a dopt s th e field  averag method to set  templates. F o r exampl e, take the  co efficient of 3*3 t e mplate a s  1.  But in this way,  some details  in the image  will be bl urred out  w hen the noi se i s   removed. A m e dian filter  can be  adopte d  to  condu ct the  smoothing  p r o c e ssi ng  of  i m age i n  o r d e r to  achiev e the  purpo se of  saving the i m age detail s  simultane ou sly with elim i nating the n o ise. Thi s  p u rpo s e i s  m a inly  achi eved by  arrangi ng the  gray value s   of the  co rrespondi ng pixel s  un der t he t e mplate s fro m   small to big,  taking the middle value  and assigni ng it to the  pixel of the  center of the   corre s p ondin g  template.  1 X 2 X 、、、 n X rep r e s ent the gray values i n  the  template. Th ey are a r ran ged by  size   as  follows 1 i X   2 i X 、、、 in X . The median  Y is cal c u l ated by the Formul a 2:       2 12 12 e v e n  num be r 1 2 odd num be r , .... .. in in in XX n nX n YM i d X X X                                                                     (2)    Isolated n o ise points  ca n be elimin ated  by  using the  above filters. Becau s e th e scal e   line  o n  wate g auge   p a n e in  th e water gau ge picture ha s obviou s  stro ke  i n form atio n,  informatio n o n  the wate r line po sition can be obtai ne d throu gh the  edge dete c ti on wh en ma king  the image  an alysis. As the  scale lin es  a r e no rmally  d i splaye d in a  hori z ontal  wa y, the scal e  i s   rich  in the  ed ge of the  hori z ontal  dire cti on. The  edg e  informatio n i n  the h o ri zont al direction  of  the   cha r a c ter  can  be extracted  by using the  operator in  th e hori z ontal d i rectio n of Prewitt operator or  Sobel op erator [2-5]. The  pre s ent al go ri thm use s   th Prewitt op era t or. The tem p late is  sho w n  in   Figure 2.                                                                    (a)                                                              (b)    Figure 2. Pre w itt Operator  Algorithm       Those in Fig u r e 2(a) a nd Fi gure  2(b )  respective ly refe r to the ope ra tors of the h o rizo ntal  and ve rtical t e mplate s.  When  usi ng th e ho ri zontal   operator to e x tract the  ed ge info rmatio n on   the scale line,  the edge in the vertical di rect ion  can b e  ignore d , to redu ce interfe r ence.  In this  algo rithm, the hi gh  pre c isi on  of scale   is  re quired.  Th e a c cu racy  of po siti oning  the   intermediate  point will  hav e a large i m pact on t he performance of  the algorithm .  Furthermore ,   the scale  on  water ga uge  board h a s it s inhe rent  ch a r acte ri stics, for exam ple:  scale lin es are   evenly di strib u ted, an d th e same  scal e line  is  ho ri zontal.  T he refinement proce s s can   first  con s id er a ddi ng p r ior  kn owledge  of wate r ga uge  plate  to give the refined a nd p r e c ise p o sitio n in to the wi der  edge s. In the  algo rithm di ssectio n  met hod i s  u s e d   mainly to di sse c t edg e pi xels  from outsi de to insid e The main  ste p s of disse c ti on are a s  foll ows:  1) Fo reg r o u n d  image val u e of bina rize d scale li ne i s  set as  255,  and the  ba ckgroun d   value i s  0. T a ke  a poi nt of t he verti c al  ce nter lin e, with  prio r o r  l a ter  pixel 0-255  a s  the  bo unda ry  and the initial  point;  2) Se arch  fro m  the i n itial p o int to th e di rect ion  of  255  pixel, del ete  the initial  poi nt wh en   foreg r o und points su ccessively  emerg e , and elimin ate the noise interferen ce;   3)  sea r ch d o w n w ard fro m  the initial p o int in the v e rtical  directi on to d e term ine the  positio n of the uppe r and l o we r edg e po ints;  -1   -1   -1   -1   -1   -1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 6, June 20 14:  4671 – 4 678   4674 4) Set the  midpoint of t he upp er a n d  lowe r ed g e  points  as  the skeleton  baseline  positio n;  5) Kee p  the  hori z ontal  ce nter poi nts  wi th the  erro r of  less than  3; con n e c t ba se  point to  determi ne its  positio n.  The study  o n   scale   line po sition sh ows that  skeleto n   positio n a nd t he u ppe r a n d  lower  boun dari e of the scale  lin e are sub s ta ntially parall e l  to ea ch oth e r . The  width  of the scal e li ne   remai n s u n ch ange d, so the  image refinin g  algo rithm can acco rdi ngl y be optimize d , redu cin g  the  compl e xity of  the algorith m  [6]. The spe c i f ic pro c e s ses  are a s  follows:  1) Sca n  line b y  line, and mark the  cu rre nt  foregroun d  as the to-b e-determi ned p o int;  2) M a rk the l a st p o int on  the  corre s po n d ing  colu mn  of the to-be-d e termin ed p o i n t the a s   backg rou nd  point, label t he next point  as the fo reg r oun d poi nt, and then  det ermin e  the u pper  bord e r of th e scal e o n  t h is  point, a n d  put th e p o s ition i n form ation into  th e corre s po nd ing   memory;   3)  Clu s ter th e  po sition info rmation o n  th e up per  bo rd er to  derive  the p r e c ise lo cation  of  the up per bo rder, a nd th en  su btra ct 1/2  of the  scale li ne  width in  the o r igin al im age to  get th exact po sition  of the water  gaug e scale.   As illustrated in Figure  3(b), the preci s position of water l e vel  scale m a rk  can  be  obtaine d a s  l ong a s  th e nu mber  of iterati ons  of  op erati ons i s   red u ce d and  the o p e r ation  sp eed i s   improve d  after optimizi ng the algo rithm.   Although the   positio ns  of scale  mark a n d  simila scal e mark  noise  have be en  o b tained   throug h the i n itial pro c e s si ng of image,  the interfe r en ce of the figu res  with  strai ght lines  ca not  be eliminate d .  Therefo r e, short straight l i nes  a nd figu res m u st be  removed to re duce the noi se   interferen ce.   The scale   ma rk  on   the wat e r gaug e scal pl ate  ge ne rally ha s a  fixed le ngth  whi c ca be u s ed a s  a  referen c e to  define a too  sho r t or too l ong  straig ht line a s  noi se a nd then a naly z e   length inform ation of the straight line in t he image,  thu s  exclu d ing th e straig ht line  interfere n ce.  By adopting the conn ecte d comp one nt anal ysis m e thod, the indepen den ce o f  each   straig ht line  can  be dete r mined, the n u mbe r  of  co nne cted regi ons  ca n be  cou n ted, an d  the   statistics of l ength info rm ation ca n be  con d u c ted in   orde r to elimi nate the interferen ce of scale   marks.  The  so-called  conn ected  compo nent a nalys i s  method  refe rs to extra c ti ng the  si ze  a nd  positio n info rmation of th e conn ecte d  regi on by  che c king  the  co nne ctivity between  va riou s   pixels an d their neig hbo rin g  pixels.   In pra c tical a pplication s , the co nne cted  compo nent  analysi s  met hod is divid e d  into two   types of m e thod s: pixel l abele d  an alysis meth o d  a nd run  co nn ectivity analysis metho d The   algorith m  ad o p ts the  pixel l abele d  an alysis meth o d  to  mark th e current  scann ed  pixels th ro ug scanni ng a b i nary image f r om left to right and from   top to botto m. It is requi red to che c k the   con n e c tivity betwe en th curre n t sca n ned  pixels  an the previou s  scann ed ne ighbo ring   pix e ls.    This alg o rith m will take th e water g aug e scale ma rk as the analy s is o b je ct. If  the width of the  water g aug scale  mark is 1, the  nu mb er  of  iteration s  can   b e  red u ce d, and the  operatin g sp eed  can b e  faste r . As illustrate d  in Figure 3 ( c), can b e  too long or to o sh ort strai ght lin e noise ca n b e   remove d after the co nne cted com pon en t analysis.   The  scale in t he water  gau ge plate  ca be divide d int o  two  part s , o f  which the  ri ght pa rt    only ha unif o rm  scale  ma rks  whil e the   left part  have  both  unifo rm  scale  line s  a nd  scale val u es.  The followi ng  part is to co ndu ct statistical identif icatio n mainly aiming at  scale m a rks. The  sca l values may  be treate d  a s  scale lin es in the su b s e quent p r ocessing if t hey are not re mov ed,    whi c h will affect  the  measurem ent  result. Therefore,  it  is necessary to  desi gn an algorithm  to  eliminate th e  interfe r en ce   of value s  in  the  su b s e que nt pro c e s sing . The  desi g n  thoug ht of t h is  algorith m  is to dire ctly proj ect the right p a rt onto  the le ft part in orde r to remove the origi nal scale  lines in the lef t  area. The p r oce s s is a s  follows:  1) Ma ke u s of the symme tric rel a tion to  get the positi on of middle  marking;   2) Co ndu ct a cluste r analy s is of the interval  betwe en lines in the ri ght part acco rding to   a set thre shol d value;  3) P r oje c t th e po sition  of  scale  ma rk  in the  rig h part  onto th e  left pa rt in   orde r to  eliminate the  interferen ce o f  the or iginal  scale in the p r oje c tion a r ea 4) T h e  effect after  remo ving the i n te rfere n ce of  short  strai ght  lines an d fig u re s i s   illustrated in Figure 3(d).   An effective  wate r g aug e scal e ma rk  can  be  o b tained  ba si cally after th e ab ove   pro c e ssi ng. b u t it is ne ce ssary  to  contin ue p r o c e ssi n g  the  scale  m a rk d ue to  a  highe r a c cu ra cy  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Wate r Le vel Intelligent System  of Data Acqui sition a n d  Early Warnin g (Lei Li 4675 requi rem ent, and then q u a n tify the analysis result  to dra w  a ne w staff gauge.  As illustrated  in  Figure 3 ( e), t h is p ape r o b t ains th e inte rval len g th b y  clu s terin g  t he water ga uge  scale  m a rk  intervals, thu s  obtaini ng a n  effective wa ter gaug e sca l e mark.  Dra w  a  ne w staff gauge, an d use it to find t he minim u m scale m a rk of water  gau ge, thus  obtainin g  the  water level. The po sition  whe r e water l e vel disa ppe ars in Fi gure 3(f) is the  wa ter  level informa t ion which i s  ne ce ssary t o  obtai n. Thi s  al go rithm t a ke s l o o k ing  for th e p o sit i on  whe r water  level disa ppe ars  as  a trai n of thought.  The key lies in establi s hi ng a ne wa ter  gaug e mo del  throug h the  i m age  pro c e s sing  algo rith m for  pre c i s e  po sitioning  o f  the scale  m a rks  in order to redu ce e r rors,  thus m eetin g the a c cura cy re quireme nt req u ire d  b y  the pra c tical  appli c ation.         (a)     (b)     (c )     (d)     (e)     (f)     Figure 3. Algorithm Pro c e ssi ng       Aim at algo rithm a c cura cy and  stab ility to perform the  wat e r level recognition   experim ent, with the re sul t s sho w n i n  F i gure  4.  Take  124 water ga uge pi ctures  of different water  levels und er t he labo ratory’ s  man - mad e  scene a s   test  library, and the test re sult s are: un der t h e   con d ition of  t he  all o wable  error  of ±  1,  124 pictu r e s   are  corre c tly identified, a n d  the  re cog n ition  rate is  100%.          Figure 4. Experime n tal Re sults      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 6, June 20 14:  4671 – 4 678   4676 3. Sy stem design  Wate r level monitori ng sy stem is  com posed  of the  control se rv er an d the di spe r sed  water level  monitori ng p o ints. The se rver is mai n l y  respo n si ble  for pro c e ssi ng and an alyzing  water l e vel informatio n, and giving ea rly warning  on ha za rd in formation; ea ch water lev e l   monitori ng p o int mainly use s  the imag e analysi s  sy stem develo p ed on the mobile termin al  to   analyze wat e r ga uge pi cture s  a nd  get the  wat e r level info rmation, an d  adopts  GS comm uni cati ons n e two r k and serve r  to transmit  the informa t ion [7]. Server analy z e s  and   pro c e s ses d a t a, with the system structu r e sho w n in Fi gure 5.           Figure 5. Wat e r Level Mo ni to ring System  Structure ch art       Information collectio n mod u le take s sm art the  mobile  terminal as the platform, requiri ng   WP op eratin g syste m , du al co re  1.5G HZ p r o c e s so r an d ab ove, 1GB RAM  a nd 32 GB RO M,  came ra  (e qui pped  with th e flashli ght)  resol u tion of  1280  * 76 8 p i xels, whi c h   sho u ld h a ve  the  stron g  ca pabi lities of data pro c e ssi ng a nd imagin g   3.1. Design  of Ac quisitio n  Module   Acco rdi ng to  the appli c at ion re quirem ents,  the m odule  shall  have the fu nction  of  receiving  and  se ndin g  info rmation. Its  pri n cipl i s   that host co mpute r   via RS-232  asyn chrono u s   seri al  comm u n icatio n u s e s  AT comma n d  control  SIM300  GSM mo dule to  comp lete the  wh ole  function. SIM 300 i s  eq uipp ed with  sta ndard RS -2 3 2  se rial i n terf ace,  whi c h vi a the data  ca ble   can b e  co nne cted directly to a comp uter  seri al po rt.  A compl e te water l e vel reco rd  sho u ld  contai n the  informatio n a r ea  cod e , wa ter level  time, real -tim e water level  heig h t, an d  the text fo rmat is u s ed   to improve t he effici en cy of  encodin g  an d tran smissio n . The abov e informatio n  is repl aced  by letters an d numbe rs. Its   comm and format is sh own  in Table 1.       Table 1. Orde r Form at  time  monitoring station  Water level information  tw elve characte r s   four c haracte rs Seven  character s       An entire co mmand  cont ains 23  cha r acters. The  written o r de r of water le vel time   informatio n inclu d e s  year, month, day, hour,  minu te, seco nd.  Monitori ng p o int informati on  identifier ID  shall add th area  co de. Water level in fo rmation i s  co nstituted by t he identifie WL   plus water lev e l. After recei v ing commands, the  receiver will recover  data  and archive  accordi ng  to rules fo r writing instru ctio ns. The follo wi ng i s  the co mmand form at used in the  system.   Information  from tra n smitting te rminal  i s  1 304 101 20 906ID05 W L0 0097,  co nsi s t i ng of  a   total of 23 ch ara c ters. Tim e  format: 130 4101 2090 6 is obtained by the tran smittin g  terminal  wh en   obtainin g   the  system   time, whi c h rep r e s ents 12:09: 0 6  on  10 Ap ril,  2013; l o catio n  form at: ID0 5  is   the location  identifier; 0 5  re pre s e n ts the po sitio n  marke d  b y  the tran smitting termi nal;  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Wate r Le vel Intelligent System  of Data Acqui sition a n d  Early Warnin g (Lei Li 4677 informatio n fo rmat: WL 000 97 is th e wat e r level  id enti f ier, and 0 0 0 97 re present s the  water l e ve of 9.7 meters.   The tran smitting terminal  first extract s  t he fr o n t 12  chara c te rs to  obtain th e inf o rmatio about  water  level time, then obtai ns t he monito ri n g  point p o siti on informatio n from the  rear  cha r a c ter  of ID, and fin a lly rea d out th e wate r level  data after  WL , thus  compl e tely transmitti ng  and receivin g the water level inform ation [8]. In pra c tical u s e, the ch ang e in water l e vel  informatio n u s ually i s  not  p a rticul ar ly sig n ificant  i n  a short  time.   In  order to reduce the cos t,  s h ort  messag e ca n  be sent on ce  every 10 min u tes.     3.2. Ser v er Soft w a re  Desi gn  Server  program is mainly  to   re ceive, store data, con t rol  the com m unication  m o dule  a n d   make the d a ta analysi s . System softwa r e ca n be divi ded into thre e  levels, as sh own in Fig u re  6.          Figure 6. Upp e r Co mpute r  Software Flo w       Huma n-com p uter inte ra ctio n platform i s   to  serve  cu st omers, an d p r ovide a  wid e  range   of menu  inte rface  a c cordi ng to  user  n eed s,  an convert the  u s er ne ed s in to the m a chine  langu age  to  sen d  to th data p r o c e s sing laye r; d a ta p r o c e ssin g  layer is mai n ly to de al  with  instru ction s  from huma n -compute r  interaction pl atform and send  to the hard w are d r iver lay e r,  and p r o c e ss  data fed ba ck from th e up per a nd lo we r layers; ha rd ware d r iver l a yer controls the  comm uni cati on modul e through the  seri al port.  With the  chara c te risti c s of low h a rd wa re  req u irem ents,  easy o p e r ati on, low  developm ent co st, desktop  database  ru n s  on a perso n a l comp uter a nd is pop ular  with individua use r s.  Co mm on de sktop  d a taba se p r o d u cts in cl ude   Paradx, Fox B ase, Vi sual  FoxPro, Acce ss  and  so on. M i cro s oft Acce ss i s  a  relatio nal datab as e. Acce ss data base is  save d in the form  of   file, and the file extension i s  MDB. Serv er datab ase use s  Acce ss,  mainly base d  on the following   advantages:  a singl e storage mo de, good object-ori ented  compat ibility. Access database used  in this syste m  can fully meet the requi re ments.   Server soft ware  is de sign ed to  process m a in ly a ccordin g to  the  data.  Data  source s of  the serve r  po rt mainly inclu de su ch three  parts  a s  seri al port data, d a taba se data,  and user inp u data. Accordi ng to the data  source, the  server fun c tion is  mainly c l as s i fied into three parts :   1) Data exch ange b e twe e n  se rver a nd  comm uni cati on mod u le s. This fun c tion  is mainly  to pro g ra m serial  port, u s e the  seri al  port to a c hi e v e comm uni cation bet wee n  ha rd ware  and  human -comp u ter inte ractio n platform, re ceive  comma nds  and d a ta  transmitted from the hum a n - comp uter i n te ractio n platfo rm for ap pro p r iate tre a tme n t, and tran smit feedba ck  data ba ck. T h is   function i s  m a inly to comp lete thre e fun c tion s of u p lo ading  data, d o wnl oadin g  d a ta and  setting   para m eter.   2) Mani pulat e data in the databa se. The role  of da tabase is to store d a ta. The se rve r   prog ram  ne e d s to  man age  the d a taba se . This fu nctio n  in clude m odificatio n s to  the d a ta, qu ery,  input an d out put. First, it is ne ce ssa r y to co nne ct m anag ement  p r ocedu re s a n d  datab ases.  In   VC6.0 d e velo pment e n viro nment, this p aper u s e s  A D O m e thod  to a c hieve  co nne ction b e twee n   manag eme n t prog ram a n d  databa se. Di fferent from the tradition al  layers of dat a obje c ts, ADO  can  be i nde pend ently created, an can  create  a "Co nne ctio n" obje c t, b u t multiple  and  indep ende nt "Re c ordset" object s  ca n use it [9-10].  3)  De sign  of huma n -com puter i n tera ct ion inte rface. The m a in fu nction  of wat e r level   monitori ng  sy stem i s  to  m onitor th wa ter level, a n d  ca n b e  divid ed into  two  functio n s such a s   the real-tim e  alarm and  water level i n formatio n analysi s . The operator can  pre-d e si gn  water  level wa rning  value, and g i ve out the alarm when  da ta value at the monitori ng  point is la rge r   than the wa rning value; water level info rmation a nal y s is i s  mainly to inquire the histori c al  wat e level informat ion stored in  the database and use t he curve to illustrate the g eneral dire cti on.  This  pap er p r ovide s  two  ways of  curv e re present at ion. On e i s  t he  curve  tre n d  of  water le ve Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 6, June 20 14:  4671 – 4 678   4678 informatio n within the cu rrent one ho ur; the other  is to inquire th e cu rve tren d of each h o u within on e da y.      4. Sy stem Realizatio n   Data  storage  types i n  th e data b a s are  sh own  belo w . The   entire i n form ation i s   comp osed  of  the lo catio n   informatio n, time info rmati on, an wate r level  inform ation. When  t h e   serve r   re ceiv es  a m e ssa g e , it will fi rst  judge  the  wa ter level,  and  will  give o u t the al arm  if  it  exceeds t he  warning water level. All the data  w ill be  stored in the  dat abase. T h e curve  data  are  read from the  databa se.       (a)  Wate r lev e l cha r t of a day     (b)  Wate r level cha r t before one ho ur  Figure 7. Wat e r Level Te nd ency Chart       Server program  can  ma nually  sele ct  the  q u e r way, an d p r ovide the  water l e vel  informatio n of each ho ur wi thin one day, as sho w n in Figure 7 (a) a nd one ho ur real-time wate level informa t ion as sho w n Figu re 7 ( b) b e lo w, and within th e displ a y area ca n dra w  the  corre s p ondin g  cu rve. The  system p r ov ides the  real -time alarm fu nction. You  can pre-set th e   alarm level.  Whe n  the water level mo nitoring val u e excee d s th e alarm val u e, early wa rn ing  informatio n column  will sh ow the i n formation ab out  water l e vel  positio n, time and  water l e vel ,   and give out the alarm.  The  system  u s e s  the  GSM   comm uni cati on m odule  to  transmit info rmation o b tain ed from  data acq u isiti on modul es  of each mo ni toring stati o n  to water level monitorin g  center d a tab a se,  and a dopt s t he mo nitorin g  software fo r re al-time  m onitorin g  on   data of mo nitoring  statio ns. It  has the  fun c tions  of  warning,  settlem ent & a c cu m u lation, statistical  a nalysi s   and  so on to  achi eve the scene p a ram e ter colle ctio n, real-tim e data co mmu nicatio n  co ntrol of the co ntrol  room  an d th e hydrologi ca l station,  whi c ca effe ctively improve  the a u tomati on a nd  co ntrol  level of water level monito ring, an d hel p to im prove  the mana ge ment level of the hydrolo g i cal  indu stry.      Referen ces   [1]    Kun W a ng,  Xi nzhi  Ch en.  Re search  on  D y n a mic  Leve l  of Ground w a ter Monitori ng   S y s t em  Base d on   GPRS.  Compu t er Measure m e n t & Control . 2 011; 19( 2): 263 -265.    [2]    Bai x i an Z o u, Ran  Z h a ng,  Jun M i ao. I m prove d  Pre w itt M e tho d  for Image  Ed ge D e tectio n .   Microel ectron ic s & Comp uter.  201 3; 30(5): 23 -26.  [3]    Lame i   Xu, Ch unj u Yi. Ap plic ation  of Gr e y   S y stem T heor y i n  Imag e Ed ge D e tectio n.  Geomatics a n d   Information Sci ence of W u h a n  University . 20 12; 56(8): 9 29- 931.    [4]    X u e-lan Zhang, Jun Li, Pei-hong  Xin.   Paper  Defect  Detection Based on  Pe w i tt Operator and  Mathematic al Morph o lo g y P aper a nd Pa pe r Making.  20 12 ; 31(8): 25-28.    [5]    Xi e Z hao li, Bai Ying jie. F P GA  implem entati o n  of pre w itt ed g e  detectio n  an d edg e thinn i n g Applic ati o n   of Electronic T e chn i qu e . 201 0; 35(6): 39-4 1 .   [6]    Shi Sh ao qia n g .  An Improved  T h inning A l g o ri thm of Chi nes e Ideo gra ph I m age.  C o mput er T e chn o lo g y   and D e vel o p m ent.  200 7; 17(9 ) : 88-91.   [7]    Yuan-s o n g  Pe ng, D uan  Pe n g . W a ter  Leve l   Moni tori ng an d Measur emen t Sy stem  of Riv er  Bas ed  o n   Z i gBee.  Instru me nt T e chni qu e and Se nsor.   201 2; 42(7): 68 -70.   [8]    Lei L i , Hua b a o  Che n , An yi  W ang. Desi gn  an Implem entatio n of Mo bile T e rmina l Market T r acing   Service Bas ed  on SMS.  Mode rn Electron ics T e chni que.  2 0 08; 15(1 3 ): 73- 75.   [9]    Z H AO Huimin g, YU Ming hui . Design  a nd  r ealiz atio n of da tabase of  w a t e r and sed i ment  characters  o f   Che ngl ing ji co nflu x reac h. En gin eeri ng Jo ur nal  of W uha Univers i t y . 2 0 0 7 ; 51(1): 58-6 0 .     [10]    Jing C ao, Jia n f eng Z h i. Impl ementati on of  Data Sh arin g Bet w e e n  La b W indo w s /C VI and Micr osoft   Access.  Industrial Co ntrol C o mp uter.  200 9; 22(1 0 ): 58-6 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.