[发明专利]一种基于近紫外图像处理的近岸海域漂浮危化品检测预警方法

说明书

本发明公开了一种基于近紫外图像处理的近岸海域漂浮危化品检测预警方法，该方法包括训练准备阶段和检测预警阶段；训练准备阶段包括训练图像获取与合成、图像预处理与标注、模型训练和全景地图准备；检测预警阶段包括检测图像获取、检测图像预处理、目标区域检测与判断、GPS匹配与图像融合和分级预警；本发明对近紫外图像中的危化品建立快速深度神经网络置信检测模型，充分利用无色危化品与水在近紫外波段存在的明显反射率差距，克服了漂浮危化品因为无色而难以进行成像检测的难题；对判定存在漂浮危化品图像进行GPS信息与全景地图的匹配，对相邻序号的有危化品的图像进行拼接融合，大大减少了危化品图像的处理量，具有快速、准确、高效的特点。

技术领域

本发明涉及一种漂浮危化品检测预警方法，尤其涉及一种基于近紫外图像处理的近岸海域漂浮危化品检测预警方法。

背景技术

随着世界化学工业的发展，近20年来的危化品运输量大幅增长。危化品庞大的水上运输量，增加了重大污染事故的风险。危化品水上泄露事故包括水上运输事故、港口仓库意外事故以及工厂排污，具有突发性和偶然性，造成了应急处理的艰巨性，尤其是近岸海域的泄露事故对公共安全具有严重的威胁。

目前危化品的检测研究中，使用较多的是色谱法、分光光度法和电化学法等较为敏感和准确的分析技术。这些方法大多需要精密的仪器、繁琐的抽样过程，这限制了它们应用到泄漏事故现场的应急处理上。危险化学品突发事故的现场应急检测，需要快速确定漂浮危险化学品的位置、泄露面积和分布以采取相应的分级预警及应急处理措施，因而对检测手段在位置、范围及分布的信息获取上的效率上提出了较高要求。

自动化成像检测技术是一种快速、灵活和安全可靠的技术，在突发事故应急处理、环境监测上具有巨大的潜力和优势。目前，溢油事故应急检测方面已有采用成像检测技术的报道。中国专利CN 106370307 A公布了一种利用垂直偏振与水平偏振的差分热红外图像提取边缘的水面溢油成像探测方法与装置；中国专利CN 105844298 A公开了一种基于Fuzzy ARTMAP神经网络的高光谱溢油影像分类方法；中国专利CN 103236063 A公开一种基于多尺度谱聚类及决策级融合的SAR图像溢油检测方法。然而，相对于溢油检测，危化品(如苯、甲苯、二甲苯等)常为无色液体，与水的颜色差异远比溢油小，使用常规的图像处理及分类方法无法进行有效检测，目前在危化品对海洋环境、尤其是近岸海域影响的分级评价以及监测应急等方面的研究较少，尚缺乏此方面的应急技术。

发明内容

本发明旨在针对现有技术的不足，提供一种基于近紫外图像处理的近岸海域漂浮危化品检测预警方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于近紫外图像处理的近岸海域漂浮危化品检测预警方法，该方法包括训练准备阶段和检测预警阶段；

(1)训练准备阶段，包含如下步骤：

(1.1)训练图像获取与合成：使用带GPS模块的近紫外成像设备预先获取近岸海域多处水体的近紫外图片及其GPS定位信息后，在近岸海域上围取特定区域的试验场地，倒入适量待检测危化品，获取一定量的危化品实验图像，利用获取的多处水体图像为背景，漂浮危化品实验图像为目标区域在图像融合生成网络中生成足量的待训练近紫外图像；

(1.2)图像预处理与标注：对步骤(1.1)中的待训练近紫外图像进行统一的光照校正平滑处理后，对所有漂浮危化品区域进行标签标注；

(1.3)模型训练：将待训练近紫外图像及标注数据输入深度神经网络模型中进行模型训练，获得危化品的深度学习检测模型；

(1.4)全景地图准备：通过联网或者卫星图像读取的方法获得近岸海域的包含细致地理信息的全景地图，对全景地图中的重点保护区域进行位置记录，并设定重点保护区域的敏感度；

(2)检测预警阶段，包含如下步骤：