[發明專利]一種利用無人機低空遙感圖像自動檢測罌粟種植的方法

在審

• 申請號: 201710894268.8
• 申請日: 2017-09-21
• 公開（公告）號: CN107730488A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 申玉靜
• 申請（專利權）人: 濱州學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于無人機技術領域，具體地說，涉及一種利用無人機低空遙感圖像自動檢測罌粟種植的方法。

背景技術

隨著信息技術的發展，傳統的行政指令、人工采集、紙質傳輸、現場查驗等禁毒方式已不能滿足新形勢下禁毒工作的需要，數字化禁毒技術越來越多的應用到禁毒工作中。未成熟的罌粟果實含乳白色漿液，和果殼均含嗎啡、可待因、罌粟堿等多種生物堿，是制取鴉片的主要原料。

以前對罌粟種植的排查，主要靠公安干警深入到各村各戶的人工逐一排查方式，這種方式工作難度、強度都很大，耗費大量的人力、物力，而且效率低下，而且隨著罌粟的種植地越來越隱蔽，打擊非法種植罌粟越來越艱難。利用無人機航拍和實地踏查，通過空中、地面緊密結合的作戰方式，真正形成“天上、地下”共同打擊植毒違法犯罪活動的合力，尤其在山林較多的郊區、廢棄房屋和高層建筑樓頂等地形復雜、踏查難度大的區域，使用無人機可以很好的彌補踏查漏洞，直觀地發現哪些區域存在違規種植的情況，發現疑點后轄區派出所民警能有的放矢地前去核查。

目前利用無人機對罌粟種植的排查，一般采用利用無人機對排查區域遙感監測，然后對航測到的低空遙感圖像再進行人工識別，判斷出哪些圖像含有種植的罌粟，隨比純人工排查有了一定的進步，但自動化程度仍不夠高。

發明內容

為了克服現有技術中存在的缺陷，本發明提出了一種利用無人機低空遙感圖像自動檢測罌粟種植的方法，該方法旨在對無人機拍攝到的低空遙感圖像自動識別出哪些是含有罌粟種植的圖像。

其技術方案如下：

一種利用無人機低空遙感圖像自動檢測罌粟種植的方法，包括以下步驟：

采用深度卷積神經網絡實現對無人機低空遙感圖像的分類：首先將采集到的無人機低空遙感圖像進行人工標注，將含有罌粟的圖像中的罌粟區域人工標注出來；然后將訓練集中的圖像隨機選取一部分作為訓練集提交給深度卷積神經網絡系統訓練，利用標注的圖像調整深度卷積神經網絡的各參數；最后將選取剩下的圖像提交給系統進行測試該系統的準確度，如果準確度達到要求，則該系統提交使用，否則繼續利用無人機采集遙感圖像進行人工標注并提交給該系統訓練該系統的參數直到準確度達到要求。

本發明的有益效果為：

1，由于該發明做到了對無人機拍攝到的低空遙感圖像自動識別出哪些是含有罌粟種植的圖像，所以能夠節省人力、物力，提高罌粟的排查效率，降低公安干警工作難度和工作強度。

2.通過空中、地面緊密結合的作戰方式，真正形成“天上、地下”共同打擊植毒違法犯罪活動的合力，提高禁毒工作的信息化程度。

3.對山林較多的郊區、廢棄房屋和高層建筑樓頂等地形復雜、踏查難度大的區域，使用無人機可以很好的彌補踏查漏洞。

附圖說明

圖1是本發明利用無人機低空遙感圖像自動檢測罌粟種植的方法的流程圖。

具體實施方式

下面結合具體實施方式對本發明的技術方案作進一步詳細地說明。

如圖1所示，一種利用無人機低空遙感圖像自動檢測罌粟種植的方法，包括以下步驟：

1.對無人機拍攝到的低空遙感圖像進行預處理：包括去躁、畸變、重命名等；

2.將采集到的無人機低空遙感圖像進行人工標注：將含有罌粟的圖像中的罌粟區域人工標注出來；

3.訓練神經網絡：從標注后的圖像中人工選取一部分具有代表性的圖像作為訓練圖像集(簡稱訓練集)提交給深度卷積神經網絡系統，通過多次迭代，利用標注的圖像調整深度卷積神經網絡的各級參數；

4.測試神經網絡的精度：將選取測試集后剩下的圖像(簡稱測試集)提交給系統進行該系統準確度的測試，如果準確度達到要求，則該系統可以提交使用，否則繼續利用無人機采集遙感圖像轉到步驟2進行人工標注并提交給該系統訓練該系統的參數直到準確度達到要求。

5.算法結束。

以上所述，僅為本發明較佳的具體實施方式，本發明的保護范圍不限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明披露的技術范圍內，可顯而易見地得到的技術方案的簡單變化或等效替換均落入本發明的保護范圍內。