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[發(fā)明專利]一種基于YOLOv2網(wǎng)絡(luò)的水上漂浮物檢測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810533111.7 申請日: 2018-05-25
公開(公告)號: CN109033934A 公開(公告)日: 2018-12-18
發(fā)明(設(shè)計)人: 肖志勇;劉辰 申請(專利權(quán))人: 江南大學(xué)
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 大連理工大學(xué)專利中心 21200 代理人: 梅洪玉
地址: 214122 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)集 水上漂浮物 數(shù)據(jù)增強 檢測 權(quán)重模型 河道 湖泊 機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域 計算機視覺 采集數(shù)據(jù) 檢測模塊 圖像樣本 訓(xùn)練模塊 測試集 傳統(tǒng)的 矩形框 人工的 訓(xùn)練集 驗證集 擬合 樣本 視頻 網(wǎng)絡(luò) 監(jiān)控 污染 圖片
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于YOLOv2網(wǎng)絡(luò)的水上漂浮物檢測的方法,其特征在于,步驟如下:

步驟1:采集數(shù)據(jù);

通過攝像機采集河道或湖泊的視頻,從中截取畫面中包含水上漂浮物的圖片,生成圖片庫A;利用相機對河道或湖泊上漂浮有漂浮物的圖片進行采集,生成圖片庫B;得到用于訓(xùn)練YOLOv2網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集A,數(shù)據(jù)集A包括圖片庫A和圖片庫B;

步驟2:數(shù)據(jù)增強;

對數(shù)據(jù)集A進行數(shù)據(jù)增強,通過數(shù)據(jù)增強生成圖片庫C,圖片庫C不包含圖片庫A和圖片庫B;圖片庫A、圖庫B和圖庫C構(gòu)成數(shù)據(jù)集B;

所述的數(shù)據(jù)增強包括旋轉(zhuǎn)、反射變換、翻轉(zhuǎn)變換、縮放變換、平移變換、尺度變換、對比度變換、噪聲擾動和顏色變換;

步驟3:標(biāo)記圖片;

將數(shù)據(jù)集B中的水上漂浮物區(qū)域用矩形框進行標(biāo)記,得到數(shù)據(jù)集D,數(shù)據(jù)集D包含矩形框的坐標(biāo)信息和矩形框中所包含漂浮物的種類信息;

步驟4:訓(xùn)練獲得最優(yōu)權(quán)重模型;

將整個數(shù)據(jù)集B隨機的分為三部分訓(xùn)練集Q1、驗證集Q2和測試集Q3;

4.1訓(xùn)練集Q1用于YOLOv2網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,將訓(xùn)練集Q1以及步驟3中生成的數(shù)據(jù)集D送入到Y(jié)OLOv2網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練得到多個權(quán)重模型;

4.2驗證集Q2用于調(diào)整模型參數(shù);多個權(quán)重模型分別對驗證集Q2進行預(yù)測,并記錄權(quán)重模型的準(zhǔn)確率;選出準(zhǔn)確率最大的權(quán)重模型所對應(yīng)的參數(shù),用該參數(shù)生成最優(yōu)權(quán)重模型;

4.3使用測試集Q3進行最優(yōu)權(quán)重模型的預(yù)測,獲得最優(yōu)權(quán)重模型用于檢測模塊的水上漂浮物的檢測;

步驟5:實時檢測水上漂浮物;

將視頻監(jiān)控設(shè)備與計算機連接起來,利用步驟4中訓(xùn)練好的最優(yōu)權(quán)重模型對監(jiān)控的河道或湖泊視頻進行檢測,實時檢測待測水面上是否有漂浮物,將視頻畫面中的水上漂浮物用矩形框標(biāo)出并在計算機上顯示;隨著漂浮物的移動,矩形框會相應(yīng)的跟著移動;同時計算機上輸出被檢測到的漂浮物的坐標(biāo)信息、類別以及個數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述漂浮物檢測的方法,其特征在于,在第5步中,根據(jù)計算機上輸出的信息對河道或湖泊的污染程度分為五個等級,分別為好、較好、輕度污染、中度污染和重度污染;當(dāng)待檢測的河道或湖泊視頻中,漂浮物的個數(shù)為0個時,計算機上顯示該水質(zhì)情況為好;當(dāng)待檢測的視頻中,漂浮物的個數(shù)為1~2個時,計算機上顯示該水質(zhì)情況為較好;當(dāng)待檢測的視頻中,漂浮物的個數(shù)為3~4個時,計算機上顯示該水質(zhì)情況為輕度污染;當(dāng)待檢測視頻中,漂浮物的個數(shù)為5~6個時,計算機上顯示該水質(zhì)情況為中度污染;當(dāng)待檢測的視頻中,漂浮物的個數(shù)超過6個時,計算機上顯示該水質(zhì)情況為重度污染。

3.如權(quán)利要求1或2所述漂浮物檢測的方法,其特征在于,所述的矩形框的坐標(biāo)信息包括:矩形框的中心點坐標(biāo)、矩形框的寬度與高度。

4.如權(quán)利要求1或2所述漂浮物檢測的方法,其特征在于,在第4步中,設(shè)置訓(xùn)練集Q1占數(shù)據(jù)集B的70%;驗證集Q2占數(shù)據(jù)集B的15%;測試集Q3占數(shù)據(jù)集B的15%。

5.如權(quán)利要求3所述漂浮物檢測的方法,其特征在于,在第4步中,設(shè)置訓(xùn)練集Q1占數(shù)據(jù)集B的70%;驗證集Q2占數(shù)據(jù)集B的15%;測試集Q3占數(shù)據(jù)集B的15%。

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3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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