[發明專利]基于深度學習的船基視頻圖像海冰厚度測量方法及系統

有效

• 申請號: 202011605955.1
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112700489B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 季青;龐小平;趙羲;梁澤毓
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T7/62
• 分類號: G06T7/62;G06T7/00;G06T5/00;G06T7/136;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/082
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

本發明提供一種基于深度學習的船基視頻圖像海冰厚度測量方法及系統，包括輸入翻轉海冰關鍵幀識別數據集并進行圖像增強，所述翻轉海冰關鍵幀識別數據集中包括從船基海冰視頻中識別所得多幅帶標記的圖像幀，所述標記包括“翻轉海冰”、“海水”、“海冰”和“其他”類別；基于多尺度的密集連接卷積神經網絡訓練翻轉海冰關鍵幀識別模型；采用翻轉海冰關鍵幀識別模型，識別“翻轉海冰”類別的圖像幀，并保存為待測量的翻轉海冰圖像幀；基于所得待測量的翻轉海冰圖像幀，實現海冰厚度測量。本發明面向極地科考研發，方法合理、精確，有效提高了船基海冰視頻數據處理效率及自動化程度；系統設計規范，可靠性強，具有較強的應用價值。

技術領域

本發明涉及遙感技術領域，尤其涉及利用計算機視覺技術的船基視頻海冰厚度測量方法。

背景技術

海冰對全球熱平衡、大氣環流、海洋水循環、生態系統、極地航行安全等有著重要影響。目前國內外海冰厚度測量主要包括遙感測量法和實地鉆孔測量法。遙感測量法即通過衛星、航天飛機、無人機等搭載的光學、雷達等傳感器獲取海冰影像，經反演算法估算出海冰厚度。這類方法受時間、空間限制較小，但估算結果誤差大，精度較低，相比較于此，實地鉆孔測量法利用長度測量工具直接測量海冰厚度，精度高，但測量范圍小，成本高?，F有的海冰厚度測量方法在精度、效率、時效性、空間范圍、成本等方面各有欠缺，難以滿足實際的海冰厚度科研和應用需求。參見圖1，目前最有應用前景的利用船舶走航觀測海冰厚度的方法，是通過在測量船甲板架設攝像機，垂直向下拍攝船舶航行時所破開的翻轉海冰，再由攝像視野內近冰面的參考球尺寸(標準尺寸為直徑30cm)估算得到海冰厚度，此方法可連續獲得航線上的海冰厚度數據，且數據可靠性較高，但由于視頻數據量龐大，導致翻轉海冰幀的提取和海冰厚度測量面臨極大的工作量、工作效率低。

發明內容

針對現有技術的缺點，本發明的目的是解決海量船基視頻翻轉海冰幀提取工作量大、效率低的問題以及解決翻轉海冰圖像海冰厚度高精度測量問題。

為實現上述目的，本發明的技術方案為一種基于深度學習的船基視頻圖像海冰厚度測量方法，包括以下步驟：

步驟1，輸入翻轉海冰關鍵幀識別數據集并進行圖像增強，劃分訓練數據集和測試數據集；所述翻轉海冰關鍵幀識別數據集中包括從船基海冰視頻中識別所得多幅帶標記的圖像幀，

所述標記包括“翻轉海冰”、“海水”、“海冰”和“其他”類別；

步驟2，根據步驟1所得翻轉海冰關鍵幀識別的訓練數據集，基于多尺度的密集連接卷積神經網絡訓練翻轉海冰關鍵幀識別模型，直到根據步驟1所得翻轉海冰關鍵幀識別的測試數據集測試通過時，訓練完成，進入步驟3；

步驟3，對待識別的船基海冰視頻數據，進行視頻幀解析，采用步驟2訓練完成的翻轉海冰關鍵幀識別模型，識別“翻轉海冰”類別的圖像幀，并保存為待測量的翻轉海冰圖像幀；

步驟4，基于步驟3所得待測量的翻轉海冰圖像幀，實現海冰厚度測量。

而且，步驟1中，構建翻轉海冰關鍵幀識別數據集的實現方式為，

從船基海冰視頻中識別所需翻轉海冰關鍵幀，截取并保存標記為“翻轉海冰”類別，識別海水幀，截取并標記為“海水”類別，識別非翻轉的海冰幀，截取并標記為“海冰”類別，截取其他不相關幀標記為“其他”類別。

而且，步驟1中，圖像增強實現方式為，對四種類別圖像進行亮度、對比度及噪聲處理，以模擬拍攝現場相關因素影響。

而且，所述多尺度的密集連接卷積神經網絡中包括多個密集連接多尺度采樣模塊完成圖像特征下采樣及圖像特征維度調整，每個密集連接多尺度采樣模塊由密集連接模塊和多尺度采樣模塊嵌套組成。

而且，步驟3實現方式包括以下子步驟，

步驟3.1，對待識別的船基海冰視頻數據按設定幀間隔進行視頻幀解析，獲得幀圖像；