[發明專利]水面異物識別方法

有效

• 申請號: 201810946592.4
• 申請日: 2018-08-20
• 公開（公告）號: CN108985274B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發明（設計）人: 夏海波;何亞斌
• 申請（專利權）人: 上海磐導智能科技有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/28;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 上海驍象知識產權代理有限公司 31315
• 代理人: 朱逸

1.一種水面異物識別方法，其特征在于，具體步驟如下：

1）構建一個yolo分類特征模型，并用多種水面異物的圖像作為訓練樣本對yolo分類特征模型進行預訓練；

2）利用搭載有姿態傳感器、攝像頭的遙控水下航行器巡航目標水域，并利用遙控水下航行器上搭載的攝像頭拍攝目標水域的水面圖像，并將拍攝的水面圖像定義為原始圖像，并記錄原始圖像的拍攝時間、拍攝姿態信息；

并且在原始圖像的圖像高度方向上，水面基線位于圖像的中部，水面基線是指圖像中的水面與陸地、天空的分界線；

水面圖像的拍攝姿態信息是通過姿態傳感器獲取的拍攝水面圖像時的拍攝傾角；

3）復制一份原始圖像，將原始圖像的復制版轉換為灰度圖像，并將轉換所得的灰度圖像定義為一次圖像；

4）定義一條水平校準線，及上下各一條水陸銜接區界線，并將兩條水陸銜接區界線之間的區域定義為水陸銜接區域；

其中，兩條水陸銜接區界線都平行于水平校準線，水平校準線位于兩條水陸銜接區界線之間；

所述水平校準線穿過一次圖像的中心點，并且水平校準線與一次圖像的高度二分線之間的夾角等于原始圖像的拍攝傾角；

一次圖像的高度二分線是垂直于一次圖像的高度方向，并且穿過一次圖像中心點的直線；

5）設定一個二值化參數范圍，及一個水陸分界標度值，并從設定的二值化參數范圍中選取一個二值化參數值，并將選取的二值化參數值設定為當前二值化參數；

6）復制一份一次圖像，利用當前二值化參數對一次圖像的復制版實施二值化處理，得到一次圖像的二值化圖像；

7）對步驟6）所得到的二值化圖像實施邊緣檢測；如果檢測到該二值化圖像中的位于水陸銜接區域內的邊緣線的像素數大于設定的水陸分界標度值，則將該二值化圖像定義為二次圖像，并轉至步驟8）；

反之，則從設定的二值化參數范圍中選取一個新的二值化參數值，并將選取的二值化參數值設定為當前二值化參數，再轉至本步驟6）；

8）采用紋理分割法對一次圖像進行圖像分割，找出一次圖像中的水陸銜接區域內的紋理分割線，并采用霍夫線變換從二次圖像中找出霍夫變換直線；

9）采用最小二乘法對水平校準線、紋理分割線、霍夫變換直線進行兩兩擬合度計算，并在擬合度最高的兩條線中，將像素點多的那條線視為水面輪廓線；

10）從一次圖像中提取位于水面輪廓線下側的圖像區域，并將提取的圖像區域作為一個新圖像實施邊緣檢測，通過邊緣檢測方法標記出圖像中的各個可疑物體的輪廓線，并將邊緣檢測后所得的圖像定義為異物預判圖；

11）預先設定一個輪廓面積閾值，及一個輪廓周長閾值，計算異物預判圖中的各個可疑物體的面積、周長，并將滿足條件1或條件2的可疑物體定義為待識別異物；

條件1：面積大于預設的輪廓面積閾值；

條件2：周長大于預設的輪廓周長閾值；

異物預判圖中，可疑物體的面積是指可疑物體的輪廓線圍合區域的面積，可疑物體的周長是指可疑物體的輪廓線的周長；

12）采用yolo2物體檢測分類算法及預訓練后的yolo分類特征模型對各個待識別異物進行特征識別，從而識別出水面的異物種類。

2.根據權利要求1所述的水面異物識別方法，其特征在于：步驟10）中，將提取的圖像區域作為一個新圖像之后，先對該圖像采用開運算濾波處理，再對該圖像采用黑帽運算濾波處理，然后再對該圖像實施邊緣檢測。

3.根據權利要求1所述的水面異物識別方法，其特征在于：水面圖像的拍攝姿態信息還包括通過姿態傳感器獲取的拍攝水面圖像時的拍攝方向；識別出水面的異物種類后，將識別出的異物與原始圖像的拍攝時間、拍攝姿態信息關聯。

4.根據權利要求1所述的水面異物識別方法，其特征在于：巡航目標水域的遙控水下航行器上還搭載有衛星定位模塊，利用遙控水下航行器上搭載的攝像頭拍攝原始圖像時，記錄原始圖像的拍攝位置信息，識別出水面的異物種類后，將識別出的異物與原始圖像的拍攝位置信息關聯；水面圖像的拍攝位置信息是通過衛星定位模塊獲取的拍攝水面圖像時的衛星定位數據。