[发明专利]一种智能的海面垃圾检测方法、系统和存储介质

权利要求书

1.一种智能的海面垃圾检测方法，其特征在于，包括依次执行如下步骤：

图像采集步骤：接收利用无人机航拍采集的图片；

图像预处理步骤：对采集到的图片利用去雾算法进行去雾处理；

反光处理步骤：通过反光检测来判断是否进行调试摄像机的拍摄角度，最终得到一张没有反光的清晰图像；

图像语义分割步骤：建立水/海面图语义分割全卷积神经网络模型，由所述水/海面图语义分割全卷积神经网络模型计算得到图像的概率图，并对所述概率图图像中的每个像素进行类别的预测，获取出最大类别图，然后对所述类别图进行后处理，最终得到整个图的语义分割结果；

入库统计步骤：将获取的信息送入数据库进行垃圾类别统计和分析；

所述图像语义分割步骤包括依次执行如下步骤：

输入步骤：将待处理图片送入模型；

FCN模型步骤：输出概率图，概率图上有每个像素属于每个类别的概率；

获取类别图步骤：取出所述概率图上每个像素概率大的类别，组成像素类别图；

类别图平滑：采用平滑操作去除像素类别图上的噪声；

类别图后处理：对概率图进行后处理，得到海面垃圾的类别及位置信息；

所述类别图平滑的具体方法为：设平滑窗口大小为n，像素(i,j)平滑后的类别为：其中P为像素类别图，c为类别。

2.根据权利要求1所述的一种智能的海面垃圾检测方法，其特征在于：在所述反光处理步骤中，先对预处理图像进行二值化，然后在二值化图像上提取联通体，利用联通体信息判断是否反光，若出现反光，调整无人机上的摄像头角度反光重新采集图像，然后进行第二次反光检测，若第二次反光检测仍出现反光，根据两次反光图像进行反光区域滤除和恢复。

3.根据权利要求2所述的一种智能的海面垃圾检测方法，其特征在于：所述反光处理步骤包括如下步骤：

S1：将图像预处理步骤得到的图转为灰度图，进行第一次二值化得到第一次二化值图；

S2：第一次连通域提取，即提取第一次二值化图中的连通域，统计满足达到所设定阈值的联通体个数；

S3：若第一次提取的满足条件的联通体个数没有达到所设定的阈值，则为未反光图像，执行图像语义分割步骤；若第一次提取的满足条件的联通体个数达到所设定的阈值，则判断为第一次反光图像，执行S4步骤；

S4：调整摄像机角度，进行第二次采集图像，将第二次采集到的图像送入图像预处理步骤进行去雾处理，然后执行第二次反光检测；

所述第二次反光检测包括如下步骤：

Y1：将S4步骤得到的图转为灰度图，然进行第二次二值化得到第二次二值化图；

Y2：第二次连通域提取，即提取第二次二值化图中的连通域，统计满足达到所设定阈值的联通体个数；

Y3：若第二次提取的满足条件的联通体个数没有达到所设定的阈值，则为未反光图像，执行图像语义分割步骤；若第二次提取的满足条件的联通体个数达到所设定的阈值，则判断为第二次反光图像，执行Y4步骤；

Y4：根据角度变化及无人机距离海面的高度计算采集图中的偏差，从而将反光区域利用原有背景代替，实现滤除反光区域；

Y5：经过反光区域滤除后的图片执行图像语义分割步骤。

4.根据权利要求1所述的一种智能的海面垃圾检测方法，其特征在于，所述类别图后处理包括执行如下步骤：

滤除小类别区域步骤：将类别图中设定的目标进行滤除；

逻辑合并步骤：根据逻辑关系，进行类别图的合并；

逻辑分割步骤：根据逻辑关系，进行类别图的分割；

类别信息存储步骤：对类别图信息进行存储。

5.根据权利要求4所述的一种智能的海面垃圾检测方法，其特征在于，在所述滤除小类别区域步骤中，将类别图中小于50个像素的目标进行滤除。

6.一种智能的海面垃圾检测系统，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现权利要求1-5中任一项所述的方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-5中任一项所述的方法的步骤。