申请/专利权人：河海大学

申请日：2021-09-15

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113807238B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V10/764;G06N3/0464;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/08;G06T5/80;G06T5/94;G06T7/70;G06T7/80;G01B11/28

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.01.04#实质审查的生效;2021.12.17#公开

摘要：本发明公开了一种河道水面漂浮物面积的视觉测量方法，包括：利用标定好内参和外参的相机拍摄河流水面灰度图像并做非线性畸变校正；根据水位与断面地形计算两岸水边线的起点距，并基于变高水面摄影测量模型反求水边线的像点坐标，确定水面区域的图像位置；基于中央周边模型的多尺度Retinex算法对水面区域进行非均匀光照校正；采用基于深度学习的PSPnet网络对校正图像进行分割，获得漂浮物为前景、水面为背景的二值图像；遍历二值图像中的前景像素，根据物像尺度因子计算其物理面积，累加后得到漂浮物总面积。本发明实现了对于河道水面漂浮物面积的精确测量，对于提升现有水利视频监测系统自动化和智能化的整体水平具有重要意义。

主权项：1.一种河道水面漂浮物面积的视觉测量方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用标定好内参和外参的相机拍摄河流水面图像并做非线性畸变校正；S2：根据水位与断面地形计算两岸水边线的起点距，并基于变高水面摄影测量模型反求水边线的像点坐标，确定水面区域的图像位置；S3：基于中央周边模型的多尺度Retinex算法对水面区域进行非均匀光照校正；S4：采用基于深度学习的PSPnet网络对步骤S3校正后的图像进行分割，获得漂浮物为前景、水面为背景的二值图像；S5：遍历二值图像中的前景像素，根据物像尺度因子计算单个前景像素所对应的物理面积，累加后得到漂浮物总面积；步骤S3中非均匀光照校正的具体方法为：将确定的水面区域图像Ii,j作为多尺度Retinex算法的输入，将高斯函数作为环绕函数与水面区域图像Ii,j进行卷积，得到反应物体本质的校正后图像Ri,j： 其中，代表卷积操作，k表示高斯环绕函数的个数，c为高斯环绕函数的尺度常数，Wk表示k个高斯环绕函数时的相关权值；Gki,j表示高斯环绕函数，其表达式为： 步骤S4中PSPnet网络的结构包括依次连接的多组卷积层、多组反卷积层和softmax分类器；步骤S4中二值图像的获取方法具体为：B1：将校正后图像Ri,j输入到PSPnet网络：CONV13*3*3*32→DW_CONV3*3*1*32+1*1*32*64→DW_CONV3*3*1*64+1*1*64*128→DW_CONV3*3*1*128+1*1*128*128→DW_CONV3*3*1*128+1*1*128*256→DW_CONV3*3*1*256+1*1*256*256→DW_CONV3*3*1*256+1*1*256*512→DW_CONV3*3*1*512+1*1*512*512→DW_CONV3*3*1*512+1*1*512*512→DW_CONV3*3*1*512+1*1*512*512→DW_CONV3*3*1*512+1*1*512*512→DW_CONV3*3*1*512+1*1*512*512；其中“CONV1”代表卷积层，包括卷积、BatchNormalization和ReLU操作，括号内部为该层所使用的卷积核的参数即宽度*长度*通道数*卷积核个数；“DW_CONV”代表深度可分离卷积层，包括分离卷积、BatchNormalization和ReLU操作，深度可分离卷积用到两个卷积核先后对输入图像进行卷积操作，括号内部为该层所使用的两个卷积核的参数即宽度*长度*通道数*卷积核个数，最终经过一系列下采样操作后得到Img_dw为原始图像大小的116；B2：对Img_dw进行上采样操作，使其恢复到原始图像大小：CONV23*3*512*512→Up_Sampling2,2→CONV23*3*512*256→Up_Sampling2,2→CONV23*3*256*128→Up_Sampling2,2→CONV23*3*128*64→Up_Sampling2,2→CONV23*3*64*32→CONV33*3*32*2其中，“CONV2”代表卷积层，包括卷积和BatchNormalization操作；“CONV3”也代表卷积层，但只有卷积操作，括号内部为该层卷积核参数即宽度*长度*通道数*卷积核个数；“Up_Sampling”代表上采样操作，括号内部为宽度方向上采样倍数和长度方向上采样倍数；对各个输入分类器的概率值做指数计算，经归一化后，最大值所代表的类别即为分类结果；分类得到漂浮物与水面的二值图像，输入为非均匀光照校正后的图像，输出为与输入图像分辨率相同的二值图像，输出图像为Qi,j，将漂浮物标为前景，对应像素值PX为255，无漂浮物的水面区域标为背景。

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百度查询： 河海大学 一种河道水面漂浮物面积的视觉测量方法

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