[發(fā)明專利]一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法及系統(tǒng)

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• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112308040A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設計）人: 谷永輝;劉昌軍
• 申請（專利權）人: 山東捷訊通信技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李圣梅

1.一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法，其特征是，包括：

構建模型，在該模型中，利用多尺度殘差特征提取網絡對圖像特征進行抽取使淺層特征與深層特征進行融合并生成多個特征層，將多個特征層送入特征金字塔結構中繼續(xù)進行特征提??；

高清圖像經過特征提取網絡和特征金字塔結構提取后生成多個不同的輸出層，并通過目標分類器和目標回歸器進行檢測排污口目標，并輸出識別結果。

2.如權利要求1所述的一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法，其特征是，構建模型之前，獲取高清河流圖像，建立訓練模型所需的數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集中圖像分塊、圖像中排污口進行矩形框標注，建立模型訓練數(shù)據(jù)集與測試集，分別對建立的模型進行訓練和測試。

3.如權利要求1所述的一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法，其特征是，高清河流圖像為利用無人機航拍獲取的圖像，采用目標檢測標注工具對航拍河流圖像中的排污口進行標注；

排污口包括兩類：排污壩和排污管，在標注中，利用該工具框選整個排污口目標，并記錄排污口目標矩形框坐標，同時設置排污口的類別標簽；

按照工具的格式協(xié)議將標注的信息存入至文件中，具體包括：目標標注類別、目標左上角X和Y坐標、目標右下角X和Y坐標。

4.如權利要求1所述的一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法，其特征是，圖像進入特征提取網絡后會從上到下依次通過相應的卷積塊，最后形成三個不同尺度和通道的特征層，三個特征層再傳入網絡特征金字塔的SPP結構和PaNet結構。

5.如權利要求4所述的一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法，其特征是，利用SPP結構和PANet結構再對網絡特征金字塔提取出的三個特征層進行處理，其中SPP結構對最小的特征層進行三次卷積后，分別再用四個不同尺度的最大池化進行處理，使它能夠極大地增加感受野，分離出最顯著的上下文特征。

6.如權利要求5所述的一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法，其特征是，將三個輸出層再放入PANet結構進行特征的反復提取，PANet實現(xiàn)從上到下的特征提取，三個輸出層由通道數(shù)大小順序分為A、B、C三個輸出層。

7.如權利要求6所述的一種基于高清圖像的河流排污口檢測方法，其特征是，其中最小的輸出層C經過上采樣與輸出層B進行融合形成新的特征層D，隨后繼續(xù)上采樣與特征層A融合形成特征層E，E進過下采樣與之前D在進行特征融合形成特征層F，將F與經過SPP的特征層C進行融合，形成特征層G，其中特征層E、F、G為最終的輸出層。

8.一種基于高清圖像的河流排污口檢測系統(tǒng)，其特征是，包括：

模型構建模塊，用于構建模型，在該模型中，利用多尺度殘差特征提取網絡對圖像特征進行抽取使淺層特征與深層特征進行融合并生成多個特征層，將多個特征層送入特征金字塔結構中繼續(xù)進行特征提取；

河流排污口識別模塊，高清圖像經過特征提取網絡和特征金字塔結構提取后生成多個不同的輸出層，并通過目標分類器和目標回歸器進行檢測排污口目標，并輸出識別結果。

9.一種計算裝置,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征是，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述權利要求1-7任一所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征是，該程序被處理器執(zhí)行時執(zhí)行上述權利要求1-7任一所述的方法的步驟。