[发明专利]一种海洋牧场网箱的健康监测方法

权利要求书

1.一种海洋牧场网箱的健康监测方法，采用的健康监测装置包括装有GPS的四旋翼或多旋翼无人机(1)、摄像机(3)、固定架(2)以及LoRa扩频通信图像处理板(4)；所述的摄像机(3)为带有定焦镜头的低照度、高动态范围的单色工业摄像机，其数量与无人机(1)的数量一致；LoRa扩频通信图像处理板(4)的数量与摄像机(3)的数量一致；

健康监测装置采用基于LoRa扩频通信的数据传输结构；摄像机(3)通过相机接口与LoRa扩频通信图像处理板(4)相连，共同组成图像测量单元，为健康监测系统的核心部分；天线(5)与LoRa扩频通信图像处理板(4)相连；图像测量单元通过固定架(2)与无人机(1)相连，并从无人机电源箱中得到供电；在对海上网箱(6)进行健康监测时，首先根据现场网箱(6)的分布情况，设定一系列的GPS点位并生成“之”字形飞行轨迹；然后利用摄像机(3)采集现场图像，并在LoRa扩频通信图像处理板(4)中对网箱(6)边框进行识别，并计算中心位置；接下来同时比对GPS点位处网箱(6)中心的位置变化、邻近网箱(6)边缘方向的一致性以及网箱边缘线是否异常；最后将判别比对结果与设定的阈值相比较，从而得到网箱(6)状态是否健康的判断，同时将此判断结果与诊断数据一同采用LoRa扩频通信发送到远程接收端；

具体步骤如下：

步骤A：将摄像机(3)与LoRa扩频通信图像处理板(4)相连构成图像测量单元，并通过固定架(2)安装在无人机(1)的下方；与此同时，将此图像测量单元的供电接口与无人机(1)的电源相连，并将无线传输天线接到LoRa扩频通信图像处理板(4)后面的接口处；

步骤B：无人机(1)布置完毕后，根据海上网箱(6)的位置生成无人机飞行轨迹的GPS点位，并按“之”字形规划飞行路径；

步骤C：初次运行时，无人机(1)按设定的GPS点位进行飞行，并在每个GPS点位处进行图像采集，并对图像中的数据进行Canny边缘检测和Harris角点检测，同时使用Hough变换进行直线检测，从而利用边缘追踪方法识别每个网箱(6)的边框；再根据网箱(6)的边缘信息计算网箱(6)的中心位置；经过多次飞行经相同的GPS点位后计算每个网箱图像中心的平均值，并在GPS点位处对网箱(6)进行编号，每个网箱编号唯一；最后，将GPS点位、网箱编号以及网箱(6)中心位置相对应，并生成数据比对表记录在LoRa扩频通信图像处理板(4)的存储空间内；

步骤D：当进行海上网箱(6)的健康监测过程中，无人机(1)按照设定的GPS点位进行飞行，并在每个点位处使用摄像机(3)进行现场的图像采集；接下来在LoRa扩频通信图像处理板(4)中使用Harris方法进行角点检测，并使用Canny边缘检测和Hough变换法进行网箱(6)的个体识别，同时计算其中心位置；之后在步骤C生成的数据比对表中将得到的中心位置与该点位的网箱编号相对应；当对应不上时，根据近邻网箱(6)的对应关系来推断该网箱的编号，并记录中心坐标差异，同时视为异常现象；

步骤E：根据邻近网箱(6)排放的规则性，将各个网箱(6)的同侧角点进行直线拟合或使用二次曲线拟合，当某一网箱(6)的角点距离拟合线较大时，记录距离差异值，并视为异常；与此同时，对各个GPS点位处的网箱(6)边缘进行检测：使用边缘点进行直线拟合或二次曲线拟合，当其边缘满足拟合线约束时，视作网箱结构正常，否则视为异常，并记录边缘拟合差异值；

步骤F：将步骤D和步骤E的分析结果与网箱编号相对应，通过LoRa扩频通信图像处理板(4)的通信接口与天线(5)连接，将异常判断结果以及三个差异值发送到远程的数据接收端；

步骤G：反复执行步骤D至步骤F，直到完成一次巡检任务。