[發明專利]一種基于YOLOv3與自優化的河道異物檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202010399599.6
• 申請日: 2020-05-12
• 公開（公告）號: CN111723657B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 緱秦征;周勇;黃笑;劉加;周婧
• 申請（專利權）人: 中國電子系統技術有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京久維律師事務所 11582
• 代理人: 杜權

本發明公開一種基于YOLOv3與自優化的河道異物檢測方法及裝置。本發明涉及深度學習和計算機視覺技術領域，解決現有的河道異物檢測方法不能通過自發優化的方法，提高異物檢測模型準確率的問題。本發明采用無人機實時拍攝傳回視頻作為數據來源，減少了人工干預，同時將檢測結果生成的異物圖像實時反饋到給社會治理平臺服務端，實現異物“早發現，早治理”目標。本發明基于YOLOv3網絡，性能上較YOLOv2有所提升，且增加了自優化功能，能夠將識別結果加以人工干預生成困難樣本，當收集到的困難樣本超過一定數量時，自優化會自動開啟，隨著測試過程的積累，不斷觸發自優化進程，提升模型準確率。

技術領域

本發明涉及深度學習和計算機視覺技術領域，尤其涉及一種基于YOLOv3與自優化的河道異物檢測方法及裝置。

背景技術

無人機的應用在現代生活中涉及的領域很廣，它適應于各種地形，不拘泥于山川湖海、城市鄉村，在各個領域都能有一席之地，而且對于一些人類難以完成的任務，無人機能完成的很好，因此在河道檢測方面，應用無人機參與社會治理項目是一個創新大膽的嘗試。所謂社會治理，就是政府、社會組織、企事業單位、社區以及個人等諸行為者，通過平等的合作型伙伴關系，依法對社會事務、社會組織和社會生活進行規范和管理，最終實現公共利益最大化的過程。在人工智能時代，社會治理需要大量的智能處理單元代替人力治理，由人治轉變為“智”治。社會治理平臺是社會治理項目的服務端，可將需要治理的資源至于社會治理平臺中，由平臺統一處理分析，將分析結果上報到處理人員。本發明將河道異物檢測識別服務置于社會治理平臺中，達到“治理聯動，平臺上報”的目的。

河道中常見的異物有浮萍、垃圾、落葉，這些異物會加劇水體污染，使水體富營養化，破壞水體生態環境以及其他物種的生存環境；此外，在河道中游泳、垂釣，冬季在冰面溜冰、奔跑等，若不及時處理，可能會威脅城市居民生命財產安全。目前河道治理多以人工為主，河面異物由專人定期處理，行為不規范的人群由專人勸阻，這些安排雖然解決了河道治理問題，但在河道治理效率方面還需要較大提升。而通過深度學習介入社會治理，將大大提升社會治理的效率，解放一部分人力，及時準確地定位河道異物，減少河道污染以及因河道游泳與垂釣帶來的安全隱患。現有河道異物檢測方法大多基于傳統算法與YOLOv2算法且模型不能自發優化，從長遠來看，模型準確率不高，且無法提升。

發明內容

本發明提供一種基于YOLOv3與自優化的河道異物檢測方法及裝置，以解決現有的河道異物檢測方法不能自發優化，模型準確率不高的問題。

第一方面，本發明提供一種基于YOLOv3與自優化的河道異物檢測方法，所述方法包括：

獲取無人機拍攝的河道視頻數據；

對所述河道視頻數據按幀截取圖片，得到初始數據集；

對所述始數據集進行預處理，得到河道圖片數據集Q；

將所述河道圖片數據集Q按預設比例分為訓練集，驗證集和測試集；

將所述訓練集，驗證集和測試集中的圖片數據按照異物策略中制定的異物類別進行標記，得到與所述圖片數據一一對應的標記數據集，所述標記數據集包括異物標注框坐標和異物類別信息；

對所述訓練集及相應的標記數據集進行數據增強處理；

利用YOLOv3網絡對數據增強處理后的訓練集以及相應的標記數據集進行模型訓練，得到多個權重的河道異物檢測模型；

將所述驗證集和驗證集的標記數據集輸入YOLOv3網絡，在模型訓練的同時對模型進行驗證，獲得模型當前的準確率，以便于及時調整模型參數，獲得最優權重模型；

在模型訓練完成后，利用測試集和測試集標記數據集對最優權重模型進行測試；

獲取無人機拍攝的實時河道視頻數據；