申请/专利权人：重庆英卡电子有限公司

申请日：2021-01-13

公开（公告）日：2023-05-12

公开（公告）号：CN112800867B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/40;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.12#授权;2021.06.01#实质审查的生效;2021.05.14#公开

摘要：本发明公开了一种基于二阶段高空云台视频的松材线虫病枯死树检测方法，包括第一阶段和第二阶段，第一阶段直接用视频快速定位出可疑病枯树的出现位置的PTZ值；第二阶段对可疑病枯树重新拍照，并采用松材线虫病枯死树CNN分类算法进行进一步的识别处理。本发明先通过高空云台视频来快速定位病枯树，然后通过再次拍摄进行分类识别松材线虫病枯死树的方法，它可以大大加快林业高空防火云台的识别枯死树的过程，并进一步提高识别结果的准确率；它不仅无需在前端加入任何的新增设备，而且可以与高空防火云台的功能相协同。

主权项：1.一种基于二阶段高空云台视频的松材线虫病枯死树检测方法，其特征在于，包括第一阶段和第二阶段，第一阶段直接用视频快速定位出可疑病枯树的出现位置的PTZ值；第二阶段对可疑病枯树重新拍照，并采用松材线虫病枯死树CNN分类算法进行进一步的识别处理；第一阶段包括步骤一、步骤二、步骤三，第二阶段包括步骤四、步骤五；步骤一：利用高空云台摄像机的参数值Z，生成水平旋转的PTZ扫描信息视频；步骤二：对步骤一生成的视频的每一帧图像Fk进行识别预处理，去除其中的模糊类图像；步骤三：对步骤二的预处理结果采用目标检测松材线虫算法进行目标检测识别，提取可疑图像结果；步骤四：对步骤三中需要重新定位拍照的图像Fk进行再处理，调用高空云台摄像机进行缩放定位，拍照生成新的定位图像；进行第二阶段的识别预处理；然后通过目标检测松材线虫算法对它进行目标检测识别；步骤五：使用二分类的松材线虫病死树CNN分类算法进行分类识别，找出分类结果的图像；所述步骤一包括：步骤1.1：打开高空云台摄像机的PTZ显示功能，同时读取高空云台摄像机的缩放倍数参数即参数值Z，获取参数值Z的最小值Zmin、最大值Zmax；步骤1.2：对高空云台摄像机的PTZ进行三重循环扫描，通过高空云台摄像机拍摄视频，其中P值从Pmin～PMax调节，Pmin为P值的最小值，PMax为P值的最大值；T值从Tmin～Tmax调节，Tmin为T值的最小值，Tmax为T值的最小值；Z值从Zmin到Zmax调节；最内层循环为P值循环，每当它达到最小值Pmin或最大值PMax时，则调节T值；当T值达到最大值Tmax或最小值Tmin时，则调节Z值；所述步骤1.2包括：步骤1.2.1：高空云台摄像机以最大水平移动速度的1m倍速水平移动，m1；进行水平扫描拍摄视频；步骤1.2.2：如果P值大于Pmin且小于Pmax，返回步骤1.2.1；当P值大于等于Pmax或小于等于Pmin时，将水平旋转反向，同时，以步进值Δt调节T值，Δt表示高空云台摄像机垂直方向的步进值；进入步骤1.2.3；步骤1.2.3：如果T值大于Tmin小于Tmax，返回步骤1.2.1；如果T值Tmax,则T值＝Tmax；如果T值Tmin,则T值＝Tmin；以Δz调节Z值，Δz表示每次缩放的调节倍数；转步骤1.2.4；步骤1.2.4：如果Z值小于Zmax，返回步骤1.2.1；如果Z值大于等于Zmax，则第一阶段扫描结束；所述步骤三包括：步骤3.1：读取一条图像Fk的图像数据及对应PTZ值，该对应PTZ值即PkTkZk，将其放入到目标检测松材线虫算法中进行识别，所述目标检测松材线虫算法是训练好的YOLOV3算法，识别是否为枯死树木的图像，得到识别结果；然后框选出识别结果坐标，输出为：aBoxs＝[{x11,y11,x12,y12},{x21,y21,x22,y22},...,{xi1,yi1,xi2,yi2},...]；其中xi1，yi1表示识别出的枯死树木的图像i对应的左上角坐标，xi2,yi2表示其右下角坐标；步骤3.2：判断当前图像Fk是否为枯死树木的图像，如果否，则抛弃掉此图像Fk，转入到步骤3.1；如果是，转步骤3.3；步骤3.3：判断{xi1,yi1,xi2,yi2}框选的图像区域是否小于图像Fk的画面的14，如果是，将图像Fk作上标记，标记为{xi1,yi1,xi2,yi2,Pk,Tk,Zk,1}，需要重新定位拍照；否则将图像Fk作上标记，标记为：{xi1,yi1,xi2,yi2,Pk,Tk,Zk,0}，无需重新定位拍照，将标记后的结果放入标记数组R1中；步骤3.4：将无需重新定位拍照的图像Fk，按{xi1,yi1,xi2,yi2}坐标位置进行裁剪，将裁剪结果放入数组R2中；步骤3.5：判断步骤二生成的视频是否全部处理结束，如果是转入步骤四，否则转步骤3.1；所述步骤四包括：步骤4.1：依次读取数组R1中的图像信息的位置信息，即步骤3.3生成的数组aBoxs＝[{x11,y11,x12,y12,P1,T1,Z1,x1},{x21,y21,x22,y22,P2,T2,Z2,x2},,...,{xi1,yi1,xi2,yi2,Pk,Tk,Zk,xi},...]；步骤4.2：如果{xi1,yi1,xi2,yi2,Pk,Tk,Zk,xi}中的xi＝1，则根据高空云台摄像机的当前视频的分辨率和xi1,yi1,xi2,yi2的值，调用高空云台摄像机的3D定位API，按坐标xi1-10,yi1-10,xi2+10,yi2+10进行缩放定位；步骤4.3：拍照生成新的定位图像，并对它进行目标检测识别，然后通过目标检测松材线虫算法再次框选出识别结果坐标{x’i1,y’i1,x’i2,y’i2}；步骤4.4：如果识别结果不是枯死树木的图像，抛弃掉此图像，转步骤4.1；否则，再次读取此时的PTZ值，此时的输出结果为{x’i1,y’i1,x’i2,y’i2,P’k,T’k,Z’k,0}；步骤4.5按新的识别结果坐标{x’i1,y’i1,x’i2,y’i2}裁剪出识别结果，并放入数组R2中。

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百度查询： 重庆英卡电子有限公司 基于二阶段高空云台视频的松材线虫病枯死树检测方法

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