[發明專利]一種基于無人機的機器視覺涌潮流速測量方法

有效

• 申請號: 202110430752.1
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN113344953B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 馬志斌;占光潔;丁濤
• 申請（專利權）人: 中國計量大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/90;G06T5/00;G01C13/00;G01P5/00
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• 代理人: 暫無信息

1.一種基于無人機的機器視覺涌潮流速測量方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：利用無人機搭載云臺相機拍攝涌潮視頻序列圖像；

步驟2：將采集到的彩色圖像每個像素點的R,G,B通道分別賦予不同的權重系數進行相加計算該像素點的灰度值，轉化為灰度圖像，并且計算圖像中某一點的像素與其鄰域像素點的灰度值的中值，用這個灰度值代替原來這個像素點的灰度值，去除相機攝像時自身產生的噪聲和江面產生的部分水紋和光波進而提取出圖像中的潮頭線；

步驟3：對步驟2中的進行去噪處理后的圖像利用Canny邊緣檢測來檢測出圖像中由于涌潮到來時，水位瞬間上升所產生特征明顯的潮頭線；

步驟4：對進行Canny邊緣檢測后的圖像進行“膨脹”操作，目的是消除檢測到的潮頭線的邊緣之間存在的空隙，得到一條連續平滑的潮頭線；

步驟5：對圖像由上到下，由右到左的順序進行遍歷，當像素值由0突變為255時，將這個點保存為point[0]，跳過本行的遍歷，執行下一行的遍歷，當再次檢測到像素點突變的點時，比較這個點與上一行遍歷得到點的橫坐標的差值的絕對值，如果絕對值大于等于5，則判定該點與上一行檢測到的點不連續，繼續遍歷這一行的點，直到找到與上一行點的橫坐標的差值的絕對值小于5的點，并將其保存，循環這個過程，若遍歷某行時無符合條件的點，即退出本次循環，統計本次循環結束后點的數量，如果本次循環得到的點的數量小于圖像的行數減2，需要重新遍歷圖像，以上一次遍歷得到的突變像素點point[0]的同一行的下一個突變點作為潮頭線的起點開始遍歷整幅圖像，重復上述循環過程，直到得到一組點的數量等于圖像的行數減2時，該組所有的點即為組成潮頭線的點；

步驟6：基于步驟5提取出的潮頭線，通過地面分辨率、像素點的位移、拍照的時間間隔信息計算出涌潮各點位的推進速度，無人機航測飛行高度與影像地面分辨率關系如下公式所示：

式中，f表示航測相機焦距，GSD表示地面分辨率，L表示相機感光器件長邊或短邊尺寸，a表示像片像素尺寸，H表示無人機飛行相對高度；

提取潮頭線中任意一點(x1,y1)作為起點，在經過n幀后，其中，每幀的時間間隔為t，該點前進至點(x2,y1),因此，該點的速度如下公式所示：

。

2.根據權利要求1所述的一種基于無人機的機器視覺涌潮流速測量方法，其特征在于所述步驟1中涌潮視頻序列圖像的采集過程為：通過無人機搭載云臺相機，設置相機的角度始終與地面保持垂直，懸停等待，當涌潮進入相機畫面時進入拍攝模式，使得涌潮的傳播方向垂直于相機的長邊或者短邊，以計算涌潮在圖像中橫軸方向或者縱軸方向上的傳播速度。

3.根據權利要求1所述的一種基于無人機的機器視覺涌潮流速測量方法，其特征在于所述步驟3中Canny邊緣檢測的步驟為：

3-1：圖像平滑并計算梯度值；

3-2：非極大值抑制；

3-3：利用雙閾值進行檢測和邊緣連接。

4.根據權利要求3所述的一種基于無人機的機器視覺涌潮流速測量方法，其特征在于，所述步驟3-1中圖像平滑具體步驟為：為了減少噪聲對圖像的影響，Canny算法對圖像進行了高斯濾波處理，并且采用一階有限差分計算偏導數的兩個陣列P[i,j]與Q[i,j]，P[i,j]和Q[i,j]分別是經濾波處理后的垂直方向和水平方向的梯度，計算其幅值M[i,j]與方位角θ[i,j]。

5.根據權利要求3所述的一種基于無人機的機器視覺涌潮流速測量方法，其特征在于，所述步驟3-2中非極大值抑制具體步驟為：將中心像素點的梯度幅值與按梯度方向上搜索的相鄰兩個像素點的梯度幅值進行比較，若中心像素點的幅值均大于這兩個相鄰像素點的幅值，則保留，反之，則剔除，利用此方法遍歷圖像中所有的候選點，最終實現非極大值抑制。