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申请/专利权人：杭州定川信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于图像识别水面漂浮物密集程度的方法，包含：确定漂浮物的监测位置；训练漂浮物和水面识别模型M；确定水面漂浮物监测空间区域和水位标定点；对当前图像进行图像异常判定，基于当前图像进行监测位置异常校验；基于当前图像和水位标定点，计算当前水位高程WL；获得漂浮物像素坐标点集FP；利用当前水位高程下的水面漂浮物监测平面区域和漂浮物像素坐标点集FP，通过透视变换计算漂浮物占比面积；对异常预警进行异常处置。本发明提供的基于图像识别水面漂浮物密集程度的方法，实现了漂浮物密集程度的有效量化评估。
主权项：1.一种基于图像识别水面漂浮物密集程度的方法，其特征在于，包括下述步骤：S1：确定漂浮物的监测位置；S2：采集包含漂浮物的水面相关图像，对水面相关图像进行标注，利用语义分割技术进行模型训练，获得漂浮物和水面识别模型M；S3：采用RTK无人机对监测位置进行空间标定，获得8个水面漂浮物监测空间区域标定点A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2和2个水位标定点Z1、Z2的经度、纬度、高程和像素坐标，确定水面漂浮物监测空间区域和水位标定点；S4：采集监测位置当前图像，对当前图像进行图像异常判定，若异常则进行图像异常预警，并执行步骤S8，基于当前图像进行监测位置异常校验，如果监测位置不一致，则进行位置异常预警，并执行步骤S8；S5：基于当前图像和水位标定点Z1、Z2，计算当前水位高程WL；S6：通过当前水位高程WL和8个水面漂浮物监测空间区域标定点A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2计算当前水位高程下的水面漂浮物监测平面区域中的四个点AE、BE、CE、DE的经度、纬度、高程和像素坐标，通过使用漂浮物和水面识别模型M对当前水面漂浮物监测平面区域内的图像进行识别获得漂浮物像素坐标点集FP；S7：利用当前水位高程下的水面漂浮物监测平面区域和漂浮物像素坐标点集FP，通过透视变换计算漂浮物占比面积；S8：对异常预警进行异常处置。
全文数据：
权利要求：
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