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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明涉及内河航道巡检方法、系统及存储介质，包括航标检测和水位检测，航标检测包括：步骤11.采集数据；步骤12.航标识别；步骤13.航标定位；步骤14.将航标的真实坐标在预设航标数据表中查询，若航标的真实坐标在预设航标数据表中有对应航标，则记录该航标的当前位置信息；步骤15.生成对应的检测报告；水位检测包括：步骤21.采集图像；步骤22.获取水尺位置图像；步骤23.对水尺位置图像进行滤波、平滑和去噪处理；步骤24.通过设置阈值提取出水尺刻度及其RGB值相近的图像信息，并通过字符提取方法提取刻度，得到最终水位信息。本发明能够自动判断航标是否损坏、位置是否偏移、是否存在缺失情况以及水位情况。

主权项：1.一种内河航道巡检方法，其特征在于：包括航标检测和水位检测，其中：所述航标检测的步骤包括：步骤11.采集数据：若是白天，通过无人机采集航标图像，并记录飞行相关数据，包括经纬度、高度和偏航角；若是夜晚，通过无人机采集同一位置处的航标闪烁视频和航标图像，并记录与飞行相关的数据；步骤12.航标识别：若是白天，将航标图像输入至改进的YOLOv7-tiny-s网络模型，对航标进行识别，以及判断航标是否有损坏；若是夜晚，逐帧检测内河航道中的所有灯光，并利用HSV颜色阈值空间过滤，仅保留红色和绿色的灯光；剔除异常框，对重复率高的框进行融合处理，得到灯光数组；剔除移动灯光和常亮灯光；计算灯光的闪烁频率，仅保留闪烁频率在预设烁频率范围内航标灯光，即完成航标的识别；步骤13.航标定位：根据航标在航标图像中的位置和大小，结合无人机的飞行相关数据估算航标的真实坐标；步骤14.将所述航标的真实坐标在预设航标数据表中查询，若所述航标的真实坐标在预设航标数据表中有对应航标，则记录该航标的当前位置信息；步骤15.计算航标的当前位置信息与预设位置的差值，判断差值是否超过预设差值，并生成对应的检测报告，所述检测报告包括航标是否损坏、位置是否偏移以及是否存在缺失情况；其中：YOLOv7-tiny-s网络模型包括骨干网络和颈部网路，在所述颈部网络中设置小目标特征提取模块，并移除了中等目标特征提取模块和大尺寸目标特征提取模块，在所述主干网络加入SimAM注意力机制优化特征，并采用了适合小目标检测的高斯NWD损失函数，特征得到改进后的YOLOv7-tiny-s网络模型；所述水位检测的步骤包括：步骤21.通过无人机拍摄采集图像；步骤22.通过扫描匹配的方式在整个采集的图像中匹配与预设水尺图像模板最相似的位置，得到水尺位置图像；步骤23.对水尺位置图像进行滤波、平滑和去噪处理；步骤24.通过设置阈值提取出水尺刻度及其RGB值相近的图像信息，并通过字符提取方法提取刻度，得到最终水位信息；并在检测报告中显示水位信息。

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