本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺，特別是關(guān)于一種水面漂浮物檢測(cè)方法、介質(zhì)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的發(fā)展，水域資源的管理和保護(hù)變得尤為重要。水面漂浮物的識(shí)別和清理，成為水資源保護(hù)的一項(xiàng)工作內(nèi)容。

2、傳統(tǒng)技術(shù)的水面漂浮物識(shí)別和清理，主要依靠人工巡查而進(jìn)行，顯然此類方法效率低，人工成本高。

3、隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，許多智能模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被用于到水面漂浮物檢測(cè)的場(chǎng)景中。

4、研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有模型在水面漂浮物的檢測(cè)中，主要是單階段的檢測(cè)模型，總體具有數(shù)據(jù)集獲取成本高，訓(xùn)練所得的模型特征提取能力和泛化能力有限，最終的識(shí)別準(zhǔn)確率比較低的問題。

5、舉例而言，現(xiàn)有模型的缺陷，可以但不限于體現(xiàn)在以下方面：

6、(1)水面漂浮物分布范圍廣，難以被及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，傳統(tǒng)的人工或機(jī)械巡查的清理方式效率低下且成本高昂。

7、(2)水面定位難度大：通常情況下，現(xiàn)有的水面漂浮物檢測(cè)需要攝像頭設(shè)備對(duì)準(zhǔn)水面區(qū)域，并標(biāo)注區(qū)域水面區(qū)域，但是在攝像頭轉(zhuǎn)動(dòng)的情況下，水面區(qū)域難以及時(shí)通過人工區(qū)域劃分矯正，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果極易發(fā)生干擾。

8、(3)漂浮物難以界定：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，通過觀察發(fā)現(xiàn)，由于目標(biāo)檢測(cè)并不能準(zhǔn)確的判定水面物體和水面上方物體的空間位置區(qū)別，因此會(huì)造成一部分誤判的結(jié)果發(fā)生。

9、(4)數(shù)據(jù)集樣本不均衡：目前市面上沒有開源的多分類水面漂浮物數(shù)據(jù)集，分類界定模糊。

10、(5)漂浮物檢測(cè)對(duì)目標(biāo)泛化能力要求較高：由于水面漂浮物種類繁多，包括但不限于落葉、塑料制品、泡沫、生活垃圾等，這些漂浮物在形狀、大小、顏色、材質(zhì)等方面形態(tài)各異，大面積漂浮物與小目標(biāo)漂浮物并存，千變?nèi)f化，使得其特征提取變得尤為重要，同時(shí)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的泛化能力要求極高。

11、(6)混淆因素較多：漂浮物及其周圍環(huán)境的陰影、倒影、甚至波紋都會(huì)對(duì)檢測(cè)算法造成干擾，導(dǎo)致誤檢或漏檢。這些因素的存在會(huì)改變漂浮物的顏色、紋理等特征，使得算法難以準(zhǔn)確識(shí)別。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種水面漂浮物檢測(cè)方法，其可以提高訓(xùn)練所得的模型特征提取能力和泛化能力，提高水面漂浮物的識(shí)別準(zhǔn)確率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：

3、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N水面漂浮物檢測(cè)方法，所述方法包括：

4、獲取需要進(jìn)行水面漂浮物識(shí)別的連續(xù)圖像；

5、針對(duì)連續(xù)圖像中的每一幀圖像，基于預(yù)先構(gòu)建的第一階段的水域劃分模型進(jìn)行圖像中水域范圍的識(shí)別和劃分；

6、基于預(yù)先構(gòu)建的第二階段的目標(biāo)檢測(cè)模型，對(duì)每一幀圖像按照時(shí)序進(jìn)行預(yù)設(shè)類別物體的目標(biāo)檢測(cè)；

7、當(dāng)?shù)诙A段獲得的目標(biāo)的位置包含在第一階段獲得的水域范圍內(nèi)，啟動(dòng)預(yù)告警的計(jì)時(shí)；

8、當(dāng)計(jì)時(shí)時(shí)間不低于預(yù)設(shè)閾值，則確定檢測(cè)到的目標(biāo)為水面漂浮物。

9、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述連續(xù)圖像通過固定式的攝像頭，或移動(dòng)式的圖像采集裝置獲取；

10、所述固定式的攝像頭，包括固定在預(yù)設(shè)位置的球形攝像頭；

11、所述移動(dòng)式的圖像采集裝置，通過安裝有攝像頭的無(wú)人機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

12、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括水域劃分模型的構(gòu)建步驟，具體包括：

13、采集數(shù)據(jù)集，并標(biāo)注數(shù)據(jù)集中每一樣本圖像的水域范圍的邊界；

14、基于數(shù)據(jù)集，進(jìn)行預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的水域劃分模型的訓(xùn)練，得到預(yù)設(shè)訓(xùn)練指標(biāo)的水域劃分模型。

15、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述水域劃分模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)采用yolov8。

16、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括目標(biāo)檢測(cè)模型的構(gòu)建步驟。

17、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述目標(biāo)檢測(cè)模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，基于hgnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)yolo網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。

18、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，基于hgnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)yolo網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，具體包括：

19、采用hgnet中的hgblock執(zhí)行yolov5骨干網(wǎng)絡(luò)中的卷積處理；以及

20、采用aifi模塊替代yolov5中的sppf模塊。

21、在一種實(shí)現(xiàn)方式中，確定第二階段獲得的目標(biāo)的位置包含在第一階段獲得的水域范圍內(nèi)的方式，具體包括：

22、當(dāng)?shù)诙A段獲得的目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)在第一階段獲得的水域范圍的邊界范圍內(nèi)時(shí)，則確定第二階段獲得的目標(biāo)的位置包含在第一階段獲得的水域范圍內(nèi)。

23、第二方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行第一方面所述的水面漂浮物檢測(cè)方法。

24、第三方面，提供一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序，控制所述電子設(shè)備執(zhí)行第一方面所述的水面漂浮物檢測(cè)方法。

25、本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)：

26、1.通過圖像分割與目標(biāo)檢測(cè)相結(jié)合的方式，代替人工水面區(qū)域標(biāo)注，可以避免圖像因畫面頻繁變動(dòng)而造成的水面區(qū)域變動(dòng)，增加算法識(shí)別準(zhǔn)確性。

27、2.通過改進(jìn)yolov5的目標(biāo)檢測(cè)算法，增加hgblock模塊和基于注意力的內(nèi)部尺度特征交互模塊，提高網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)處理復(fù)雜圖像數(shù)據(jù)的能力。

28、3.根據(jù)前后幀圖像進(jìn)行iou比對(duì)和目標(biāo)告警間隔判斷，可以有效過濾部分水面上方的非漂浮物移動(dòng)物體，提升識(shí)別效果。

技術(shù)特征：

1.一種水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，所述連續(xù)圖像通過固定式的攝像頭，或移動(dòng)式的圖像采集裝置獲??；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括水域劃分模型的構(gòu)建步驟，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，所述水域劃分模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)采用yolov8。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括目標(biāo)檢測(cè)模型的構(gòu)建步驟。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測(cè)模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，基于hgnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)yolo網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，基于hgnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)yolo網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水面漂浮物檢測(cè)方法，其特征在于，確定第二階段獲得的目標(biāo)的位置包含在第一階段獲得的水域范圍內(nèi)的方式，具體包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述的水面漂浮物檢測(cè)方法。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器和存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序，控制所述電子設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述的水面漂浮物檢測(cè)方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種水面漂浮物檢測(cè)方法、介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，所述方法包括：獲取需要進(jìn)行水面漂浮物識(shí)別的連續(xù)圖像；針對(duì)連續(xù)圖像中的每一幀圖像，基于預(yù)先構(gòu)建的第一階段的水域劃分模型進(jìn)行圖像中水域范圍的識(shí)別和劃分；基于預(yù)先構(gòu)建的第二階段的目標(biāo)檢測(cè)模型，對(duì)每一幀圖像按照時(shí)序進(jìn)行預(yù)設(shè)類別物體的目標(biāo)檢測(cè)；當(dāng)?shù)诙A段獲得的目標(biāo)的位置包含在第一階段獲得的水域范圍內(nèi)，啟動(dòng)預(yù)告警的計(jì)時(shí)；當(dāng)計(jì)時(shí)時(shí)間不低于預(yù)設(shè)閾值，則確定檢測(cè)到的目標(biāo)為水面漂浮物。

技術(shù)研發(fā)人員：羅靜,李沛然,王曉,敦建征,毛少將,周昌鋒,郭宇鵬,任峰,雷慶慶,張麗,孫芯彤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：通號(hào)通信信息集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/28