申请/专利权人：大连云智信科技发展有限公司

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117576692B

主分类号：G06V20/70

分类号：G06V20/70;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/82;G06V10/32;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像识别的畜牧业水源污染检测方法，包括：根据相邻帧的灰度图像得到运动方向向量与水流分区；根据运动方向向量与水流分区得到运动主动性，根据运动主动性得到目标平均波动程度，根据目标平均波动程度得到杂质目标的若干运动自主性异常值，根据运动自主性异常值得到累计主动性；根据累计主动性得到杂质目标对水源浑浊程度的影响程度，根据杂质目标对水源浑浊程度的影响程度得到增强区域的增强程度，根据增强程度进行图像增强得到若干增强图像，进行畜牧业水源污染检测。本发明凸显了图像的目标特征，使增强区域更加明确，神经网络的识别更精确。

主权项：1.基于图像识别的畜牧业水源污染检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集连续多帧的水源图像，预处理得到灰度图像序列；根据灰度图像序列中相邻帧的灰度图像得到每个杂质目标的运动方向向量与每个水流分区；根据杂质目标的运动方向向量与水流分区得到每个杂质目标的运动主动性，根据运动主动性得到每个杂质目标的目标平均波动程度，根据目标平均波动程度对每个杂质目标的运动主动性进行阈值筛选得到每个杂质目标的若干运动自主性异常值，根据运动自主性异常值得到每个杂质目标的累计主动性；根据累计主动性得到每个杂质目标对水源浑浊程度的影响程度，根据杂质目标对水源浑浊程度的影响程度进行聚类得到若干增强区域，根据杂质目标对水源浑浊程度的影响程度得到每个增强区域的增强程度，根据增强程度进行图像增强得到若干增强图像，将若干增强图像输入神经网络进行畜牧业水源污染检测;所述根据杂质目标的运动方向向量与水流分区得到每个杂质目标的运动主动性，包括的具体方法为： 对于任意一帧灰度图像中任意一个杂质目标，式中，Z表示该杂质目标的运动主动性；表示该杂质目标的运动方向向量；N表示该杂质目标所属水流分区包含杂质目标的数量；表示在该杂质目标所属水流分区中，第个杂质目标的运动方向向量；表示反余弦函数;所述根据运动主动性得到每个杂质目标的目标平均波动程度，包括的具体方法为：对于任意一个杂质目标，获取包含杂质目标的若干灰度图像，并记为杂质目标的杂质目标图像； 式中，E表示杂质目标的目标平均波动程度；N1表示杂质目标的杂质目标图像数量；表示在杂质目标的第t个杂质目标图像中，杂质目标的运动主动性；Z2表示在杂质目标的所有杂质目标图像中，杂质目标的运动主动性均值。

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