[发明专利]一种基于机器视觉的环境污染源识别方法和装置在审
| 申请号： | 202210434048.8 | 申请日： | 2022-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN114782814A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 何炜琪;谢慧颖;陈蓉;刘毅 | 申请（专利权）人： | 清华苏州环境创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴 |
| 地址： | 215000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 视觉 环境 污染源 识别 方法 装置 | ||
1.一种基于机器视觉的环境污染源识别方法，其特征在于，包括：
S110、对获取到的遥感图像进行预处理，以得到预处理后的遥感图像；
S120、对所述预处理后的遥感图像进行图像增强操作，以得到增强后的遥感图像；
S130、基于深度目标检测模型对所述增强后的遥感图像进行训练，以得到训练后的环境污染源识别模型；
S140、将待识别的目标污染源的图像输入所述环境污染源识别模型，以得到所述环境污染源识别模型输出的目标污染物的污染源识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度目标检测模型的网络架构采用递归特征空间金字塔和可切换的空洞卷积结构来提取并融合遥感图像中的浅层纹理信息及深层语义信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度目标检测模型采用多阈值级联回归检测的方式对识别结果进行筛选以及重复利用。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S140中所述环境污染源识别模型输出目标污染物的污染源识别结果，包括：
通过非最大值抑制的方式对所述环境污染源识别模型输出的所有识别结果进行筛选，以得到筛选后的识别结果；
通过遥感影像的地理信息计算所述筛选后的识别结果的精确经纬度信息，输出目标污染物的污染源的地理位置及其附近的遥感影像信息。
5.一种基于机器视觉的环境污染源识别装置，其特征在于，包括：
预处理模块，用于对获取到的遥感图像进行预处理，以得到预处理后的遥感图像；
图像增强模块，用于对所述预处理后的遥感图像进行图像增强操作，以得到增强后的遥感图像；
模型训练模块，用于基于深度目标检测模型对所述增强后的遥感图像进行训练，以得到训练后的环境污染源识别模型；
识别模块，用于将待识别的目标污染源的图像输入所述环境污染源识别模型，以得到所述环境污染源识别模型输出的目标污染物的污染源识别结果。
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