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申请/专利权人：上海普适导航科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种侧扫声呐图像化的入河入海水下排污口智能检测方法，具体包括以下步骤：S1、侧扫声呐采集水下数据，S2、侧扫声呐数据构建模型输入图像，S3、构建用于模型训练的数据集，S4、构建组合式高准确率模型检测机制，S5、水下排污口位置及对应河岸图像输出；本发明涉及河岸线和海岸线的水下排污口检测技术领域。该侧扫声呐图像化的入河入海水下排污口智能检测方法，使用水下声呐系统，实现智能化检测与定位，易于搭载在水上设备中，提高了作业环境范围，极大降低了人工作业的风险，同时能节省成本；提供了完备的从声呐接入数据到最终检测结果智能化的完备的流程方法，易于实现整套系统的构建，降低了相对传统方法的人力投入。

主权项：1.一种侧扫声呐图像化的入河入海水下排污口智能检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、侧扫声呐采集水下数据：选取不同地区、不同时间以及不同粗细和材质的水下排污口进行数据集构建，构建出超过一万张图像的数据集；S2、侧扫声呐数据构建模型输入图像：利用侧扫声呐发送声波到水下，并接收到返回的回声，根据回声的强度解析生成侧扫声呐数据，使用滑动窗口构建侧扫声呐系统采集解析后的数据为图片；S3、构建用于模型训练的数据集：河床分割数据集：河岸在步骤S2构建好的声呐图片中表现为一条明显的分界线，亮处为河床，分界线为对应的河岸；排污口检测数据集：排污口在步骤S2构建好的声呐图片中表现为在河岸右侧一条明显的横向线条，不同排污口有不同长短粗细和明亮度；S4、构建组合式高准确率模型检测机制：采用河床分割模块和排污口检测模块，检测后的结果通过动态阈值模块输出符合条件的检测结果，通过组合式高准确率模型检测机制输入，该机制的输入为通过上述侧扫声呐的采集数据模块和侧扫声呐数据构建模型输入图像模块预处理后的图像；河床分割模型河床分割模型是在排污口检测之前先进行语义分割，以减少搜索区域增强检测准确性，在河床分割模型后，对分割后的图像做后处理，使用图像处理中的膨胀和腐蚀操作，通过后处理后可以有效减少分割错误，防止检测目标排污口被分割走和河床分割不完全；水下排污口检测模型：使用yolov5模型作为排污口检测模型，输入是河床分割后的图像；动态设置检测阈值：在检测结果上，针对不同环境设计决策树来调整检测后的阈值；S5、水下排污口位置及对应河岸图像输出：缓存数据模块要求装配有左右摄像头、GPS模块，采集的左右两岸图像和GPS位置以及采集时间会进行缓存，其中图像缓存到存储硬盘文件夹中，GPS位置和采集时间会缓存在内存中；水下排污口GPS位置通过组合式高准确率模型检测机制得到声呐图像上的最终检测框；对应河岸的水上图像找到对应水下排污口的PingID和对应的左右河岸侧，可以在缓存读取到对应摄像头采集的图像。

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