CN106780598A - 一种基于无人机的水面漂浮物检测方法和无人机 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无人机的水面漂浮物检测方法和无人机，解决现有技术中对海洋固体废弃物的处理效率低的技术问题。包括：接收无人机摄像装置获取的当前水面图像；使用基于背景建模算法建立的背景图像更新当前背景图像；确定当前水面图像相对当前背景图像的差分图像；基于差分图像确定水面漂浮物像素数；基于水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积。使用无人机摄像装置获取水面的当前水面图像，并与背景图像做差分运算得到差分图像，获得的差分图像由表征水面漂浮物的水面漂浮物像素组成，计算水面漂浮物像素个数以及每个水面漂浮物像素对应水面漂浮物的实际面积，在确定了漂浮物面积和位置后再搜索处理，能够降低搜索难度，提高搜索效率。

Description

一种基于无人机的水面漂浮物检测方法和无人机

技术领域

本发明属于目标检测技术领域，具体地说，是涉及一种基于无人机的水面漂浮物检测方法和无人机。

背景技术

社会生产力和科学技术的发展，使海洋收到了来自各方面不同程度的污染和破坏，日益严重的污染给人类的生存和发展带来了极为不利的后果。

根据污染物的性质和毒性，以及对海洋环境造成的危害方式，海洋污染主要包括石油及其产品、重金属和酸碱、农药、有机物质和营养盐类、放射性核素以及固体废物等。

固体废物造成的海洋污染主要有人类的各种物品组成：塑料、橡胶、木木质类等，漂浮在海上带来的危害例如：阻碍海上交通、破坏过往船只、毒害海洋生物、通过食物链伤害人类等等。

近年来，减少固体废物的投放以及对固体废物的打捞处理成为治理海洋污染的一个重要的手段，目前，对于固体废物尤其是塑料的处理办法首选办法是打捞后焚烧发电，但海洋面积广阔，搜寻固体废物的过程费时费力，处理效率并不高。

发明内容

本申请提供了一种基于无人机的水面漂浮物检测方法和无人机，解决现有技术中对海洋固体废弃物的处理效率低的技术问题。

为解决上述技术问题，本申请采用以下技术方案予以实现：

提出一种基于无人机的水面漂浮物检测方法，包括：接收无人机摄像装置获取的当前水面图像；使用基于背景建模算法建立的背景图像更新当前背景图像；确定所述当前水面图像相对所述当前背景图像的差分图像；基于所述差分图像确定水面漂浮物像素数；基于所述水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积。

进一步的，在确定水面漂浮物的面积之后，所述方法还包括：判断所述水面漂浮物的面积是否大于预设阈值；若是，记录所述水面漂浮物的位置信息。

进一步的，基于所述差分图像确定水面漂浮物像素数，具体为：获取所述差分图像中一个像素的灰度值；判断所述像素的灰度值是否大于阈值；若是，确定所述灰度值大于所述阈值的像素为水面漂浮物像素；基于确定的水面漂浮物像素得到水面漂浮物像素数。

进一步的，基于所述水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积，具体为：基于得到每个水面漂浮物像素对应的实际水面漂浮物面积；基于A=Pa确定水面漂浮物的面积；其中，w为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像宽度，h为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像高度，L为水面漂浮物至所述无人机摄像装置的距离，m为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的水平分辨率，n为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的垂直分辨率，P为所述水面漂浮物像素数。

进一步的，在接收无人机摄像装置获取的当前水面图像之前，所述方法还包括：控制所述无人机摄像装置的摄像头与水面平行。

提出一种无人机，包括无人机摄像装置，还包括图像接收模块、背景图像建模模块、背景图像更新模块、图像差分运算模块、水面漂浮物像素数确定模块和水面漂浮物面积确定模块；所述无人机摄像装置，用于获取水面图像；所述图像接收模块，用于接收所述无人机摄像装置获取的水面图像；所述背景建模模块，用于基于所述无人机摄像装置获取的水面图像对水面的背景图像进行建模；所述背景图像更新模块，用于在所述图像接收模块接收所述无人机摄像装置获取的当前水面图像后，使用所述背景建模模块建立的背景图像更新当前背景图像；所述图像差分运算模块，用于确定所述当前水面图像相对所述当前背景图像的差分图像；所述水面漂浮物像素数确定模块，用于基于所述差分图像确定水面漂浮物像素数；所述水面漂浮物面积确定模块，用于基于所述水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积。

进一步的，所述无人机还包括水面漂浮物面积判断模块和定位模块；所述水面漂浮物面积判断模块，用于判断所述水面漂浮物的面积是否大于预设阈值；若是，所述定位模块，用于确定所述水面漂浮物的位置信息并记录。

进一步的，所述水面漂浮物像素数确定模块包括像素灰度值判断单元、水面漂浮物像素确定单元和水面漂浮物像素数计算单元；所述像素灰度值判断单元，用于获取所述差分图像中一个像素的灰度值；判断所述像素的灰度值是否大于阈值；若是，所述水面漂浮物像素确定单元，确定所述灰度值大于所述阈值的像素为水面漂浮物像素；所述水面漂浮物像素数计算单元，用于基于所述水面漂浮物像素确定单元确定的水面漂浮物像素得到水面漂浮物像素数。

进一步的，所述水面漂浮物面积确定模块包括水面漂浮物像素面积确定单元和水面漂浮物面积确定单元；所述水面漂浮物像素面积确定单元，用于基于得到每个水面漂浮物像素对应的实际水面漂浮物面积；所述水面漂浮物面积确定单元，用于基于A=Pa确定水面漂浮物的面积；其中，w为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像宽度，h为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像高度，L为水面漂浮物至所述无人机摄像装置的距离，m为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的水平分辨率，n为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的垂直分辨率，P为所述水面漂浮物像素数。

进一步的，所述无人机还包括拍摄角度调整模块；所述拍摄角度调整模块，用于在所述图像接收模块接收所述无人机摄像装置获取的当前水面图像之前，控制所述无人机摄像装置的摄像头与水面平行。

与现有技术相比，本申请的优点和积极效果是：本申请提出的基于无人机的水面漂浮物检测方法和无人机中，使用无人机摄像装置获取水面的当前水面图像，并与背景图像做差分运算得到差分图像，获得的差分图像由表征水面漂浮物的水面漂浮物像素组成，确定水面漂浮物像素个数以及每个水面漂浮物像素对应水面漂浮物的实际面积后，即可计算出检测的水面漂浮物的实际面积，在水面漂浮物实际面积大于设定阈值后，能够排除一些小面积水面漂浮物或者船只、海洋生物等对检测的干扰，同时表明检测的水面漂浮物面积达到需要打捞处理的程度，则对检测到的水面漂浮物进行定位确定位置信息，使得打捞人员能够基于位置信息搜索检测到的水面漂浮物以进行及时处理，这种在确定了漂浮物面积和位置后再搜索处理的方式，能够降低搜索难度，提高搜索效率，解决了现有技术中对海洋固体废弃物的处理效率低的技术问题。这其中，背景图像是根据背景建模算法获得的，并且为实时更新的，使得检测过程能够克服不同水域颜色可能存在的差异，提高检测准确度，有助于提高搜索效率。

结合附图阅读本申请实施方式的详细描述后，本申请的其他特点和优点将变得更加清楚。

附图说明

图1 为本申请提出的基于无人机的水面漂浮物检测方法的流程图；

图2为本申请提出的无人机的功能架构图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请的具体实施方式作进一步详细地说明。

本申请提出一种基于无人机的水面漂浮物检测方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤S11：接收无人机摄像装置获取的当前水面图像。

无人机配置有无人机摄像装置，用于拍摄水面图像，在达到目标水域后，控制无人机摄像装置的摄像头与水面平行后，即可启动检测程序，无人机摄像装置开始拍摄水面图像。

步骤S12：使用基于背景建模算法建立的背景图像更新当前背景图像。

考虑到水面的颜色相对单一变化小，例如海面、湖面等，利用背景建模算法得到背景图像，并实时更新背景图像，能够克服不同水域的颜色差异变化对检测造成的影响。

从拍摄到第一幅水面图像后，即开始进行背景建模的工作，背景建模算法为成熟的现有技术，例如高斯背景建模、码本背景建模等等，本申请实施例不予赘述。

步骤S13：确定当前水面图像相对当前背景图像的差分图像。

因为海面、湖面等水域背景图像单一，若水面存在有固体废物等漂浮物，则利用背景差分法检测出当前水面图像与背景图像的差分图像中体现的即为水面漂浮物。

步骤S14：基于差分图像确定水面漂浮物像素数。

将差分图像转换为灰度图像，在当前水面图像与背景图像差分后，理想情况下，除去漂浮物区域的图像部分，差分图像中其他部分的像素灰度为零。但水面可能会一直存在波浪，因此即使通过背景实时更新也无法解决瞬息变化的波浪造成的颜色差异，导致除去漂浮物区域的像素值也不会为零，因此可以设置一个合适的阈值，灰度小于阈值的像素判定为背景部分零，而灰度大于阈值的像素部分对应漂浮物区域部分。

具体的，针对差分图像中的每一个像素，获取其灰度值，并以下处理：判断像素的灰度值是否大于阈值；若是，确定灰度值大于阈值的像素为水面漂浮物像素；否则，对灰度值小于阈值的像素排除不予处理。在对差分图像中所有像素做阈值判断后，基于确定的水面漂浮物像素统计得到的总的水面漂浮物像素数P。

步骤S15：基于水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积。

从差分图像中确定了表征水面漂浮物的水面漂浮物像素的个数后，基于得到每个水面漂浮物像素对应的实际水面漂浮物面积；最后基于A=Pa确定水面漂浮物的实际面积。

这其中，根据而来，W为被摄像水面漂浮物的实际对应宽度，H为被摄像水面漂浮物对应无人机摄像装置的实际高度。w为水面漂浮物在无人机摄像装置上的成像宽度，h为水面漂浮物在无人机摄像装置上的成像高度，L为水面漂浮物至无人机摄像装置的距离，m为无人机摄像装置拍摄一帧图像的水平分辨率，n为无人机摄像装置拍摄一帧图像的垂直分辨率，P为水面漂浮物像素数。

步骤S16：判断水面漂浮物的面积是否大于预设阈值；若是，

步骤S17：记录水面漂浮物的位置信息。

在水面漂浮物实际面积大于设定阈值后，能够排除一些小面积水面漂浮物或者船只、海洋生物等对检测的干扰，同时表明检测的水面漂浮物面积达到需要打捞处理的程度。

步骤S18：发送水面漂浮物的位置信息至云平台。

将水面漂浮物的位置信息以及拍摄的图像都发送至云平台，打捞人员能够根据这些信息快速搜索到水面漂浮物进行打捞和后续处理，避免固体废弃物对水域造成污染和破坏。

上述可见，本申请提出的基于无人机的水面漂浮物检测方法中，使用无人机摄像装置获取水面的当前水面图像，并与背景图像做差分运算得到差分图像，获得的差分图像由表征水面漂浮物的水面漂浮物像素组成，确定水面漂浮物像素个数以及每个水面漂浮物像素对应水面漂浮物的实际面积后，即可计算出检测的水面漂浮物的实际面积，对检测到的水面漂浮物进行定位确定位置信息，并把位置信息发送给云平台，使得打捞人员能够基于位置信息搜索检测到的水面漂浮物以进行及时处理，这种在确定了漂浮物面积和位置后再搜索处理的方式，减少了水面漂浮物的定位时间，能够降低搜索难度，提高搜索效率，从而解决了现有技术中对海洋固体废弃物的处理效率低的技术问题。这其中，背景图像是根据背景建模算法获得的，并且为实时更新的，使得检测过程能够克服不同水域颜色可能存在的差异，提高检测准确度，有助于提高搜索效率。

基于上述提出的基于无人机的水面漂浮物检测方法，本申请还提出一种无人机，如图2所示，包括无人机摄像装置21、图像接收模块22、背景图像建模模块23、背景图像更新模块24、图像差分运算模块25、水面漂浮物像素数确定模块26和水面漂浮物面积确定模块27。

无人机摄像装置21用于获取水面图像；图像接收模块22用于接收无人机摄像装置获取的水面图像；背景建模模块23用于基于无人机摄像装置获取的水面图像对水面的背景图像进行建模；背景图像更新模块24用于在图像接收模块接收无人机摄像装置获取的当前水面图像后，使用背景建模模块23建立的背景图像更新当前背景图像；图像差分运算模块25用于确定当前水面图像相对当前背景图像的差分图像；水面漂浮物像素数确定模块26用于基于差分图像确定水面漂浮物像素数；水面漂浮物面积确定模块27用于基于水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积。

该无人机还包括水面漂浮物面积判断模块28和定位模块29；水面漂浮物面积判断模块28用于判断水面漂浮物的面积是否大于预设阈值；若是，定位模块29用于确定水面漂浮物的位置信息并记录。该无人机还包括与云平台互联的通信模块30，该通信模块30将定位模块29确定的位置信息，包括无人机摄像装置21拍摄的水面图像一并发送给云平台。

具体的，水面漂浮物像素数确定模块26包括像素灰度值判断单元261、水面漂浮物像素确定单元262和水面漂浮物像素数计算单元263；像素灰度值判断单元261用于获取差分图像中一个像素的灰度值，判断像素的灰度值是否大于阈值；若是，水面漂浮物像素确定单元262确定灰度值大于阈值的像素为水面漂浮物像素；水面漂浮物像素数计算单元263用于基于水面漂浮物像素确定单元确定的水面漂浮物像素得到水面漂浮物像素数。

水面漂浮物面积确定模块27具体包括水面漂浮物像素面积确定单元271和水面漂浮物面积确定单元272；水面漂浮物像素面积确定单元271用于基于得到每个水面漂浮物像素对应的实际水面漂浮物面积；水面漂浮物面积确定单元272用于基于A=Pa确定水面漂浮物的面积；其中，w为水面漂浮物在无人机摄像装置上的成像宽度，h为水面漂浮物在无人机摄像装置上的成像高度，L为水面漂浮物至无人机摄像装置的距离，m为无人机摄像装置拍摄一帧图像的水平分辨率，n为无人机摄像装置拍摄一帧图像的垂直分辨率，P为水面漂浮物像素数。

该无人机还包括拍摄角度调整模块31；拍摄角度调整模块31用于在图像接收模块22接收无人机摄像装置21获取的当前水面图像之前，控制无人机摄像装置21的摄像头与水面平行。

具体的无人机检测水面漂浮物的方式已经在上述基于无人机的水面漂浮物检测方法中详述，此处不予赘述。

上述本申请提出的一种基于无人机的水面漂浮物检测方法和无人机，使用无人机摄像装置获取水面的当前水面图像，并与背景图像做差分运算得到差分图像，获得的差分图像由表征水面漂浮物的水面漂浮物像素组成，通过计算水面漂浮物像素个数以及每个水面漂浮物像素对应水面漂浮物的实际面积，在确定了漂浮物面积和位置后再搜索处理，降低了造成水面污染的固体废弃物的搜索难度，提高了搜索效率，也就提高了处理固体废弃物的效率。

应该指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于无人机的水面漂浮物检测方法，其特征在于，包括：

接收无人机摄像装置获取的当前水面图像；

使用基于背景建模算法建立的背景图像更新当前背景图像；

确定所述当前水面图像相对所述当前背景图像的差分图像；

基于所述差分图像确定水面漂浮物像素数；

基于所述水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积。

2.根据权利要求1所述的基于无人机的水面漂浮物检测方法，其特征在于，在确定水面漂浮物的面积之后，所述方法还包括：

判断所述水面漂浮物的面积是否大于预设阈值；若是，

记录所述水面漂浮物的位置信息。

3.根据权利要求1所述的基于无人机的水面漂浮物检测方法，其特征在于，基于所述差分图像确定水面漂浮物像素数，具体为：

获取所述差分图像中一个像素的灰度值；

判断所述像素的灰度值是否大于阈值；若是，

确定所述灰度值大于所述阈值的像素为水面漂浮物像素；

基于确定的水面漂浮物像素得到水面漂浮物像素数。

4.根据权利要求1所述的基于无人机的水面漂浮物检测方法，其特征在于，基于所述水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积，具体为：

基于得到每个水面漂浮物像素对应的实际水面漂浮物面积；

基于A=Pa确定水面漂浮物的面积；

其中，w为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像宽度，h为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像高度，L为水面漂浮物至所述无人机摄像装置的距离，m为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的水平分辨率，n为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的垂直分辨率，P为所述水面漂浮物像素数。

5.根据权利要求1所述的基于无人机的水面漂浮物检测方法，其特征在于，在接收无人机摄像装置获取的当前水面图像之前，所述方法还包括：

控制所述无人机摄像装置的摄像头与水面平行。

6.一种无人机，包括无人机摄像装置，其特征在于，还包括图像接收模块、背景图像建模模块、背景图像更新模块、图像差分运算模块、水面漂浮物像素数确定模块和水面漂浮物面积确定模块；

所述无人机摄像装置，用于获取水面图像；

所述图像接收模块，用于接收所述无人机摄像装置获取的水面图像；

所述背景建模模块，用于基于所述无人机摄像装置获取的水面图像对水面的背景图像进行建模；

所述背景图像更新模块，用于在所述图像接收模块接收所述无人机摄像装置获取的当前水面图像后，使用所述背景建模模块建立的背景图像更新当前背景图像；

所述图像差分运算模块，用于确定所述当前水面图像相对所述当前背景图像的差分图像；

所述水面漂浮物像素数确定模块，用于基于所述差分图像确定水面漂浮物像素数；

所述水面漂浮物面积确定模块，用于基于所述水面漂浮物像素数确定水面漂浮物的面积。

7.根据权利要求6所述的无人机，其特征在于，所述无人机还包括水面漂浮物面积判断模块和定位模块；

所述水面漂浮物面积判断模块，用于判断所述水面漂浮物的面积是否大于预设阈值；若是，

所述定位模块，用于确定所述水面漂浮物的位置信息并记录。

8.根据权利要求6所述的无人机，其特征在于，所述水面漂浮物像素数确定模块包括像素灰度值判断单元、水面漂浮物像素确定单元和水面漂浮物像素数计算单元；

所述像素灰度值判断单元，用于获取所述差分图像中一个像素的灰度值；判断所述像素的灰度值是否大于阈值；若是，

所述水面漂浮物像素确定单元，确定所述灰度值大于所述阈值的像素为水面漂浮物像素；

所述水面漂浮物像素数计算单元，用于基于所述水面漂浮物像素确定单元确定的水面漂浮物像素得到水面漂浮物像素数。

9.根据权利要求6所述的无人机，其特征在于，所述水面漂浮物面积确定模块包括水面漂浮物像素面积确定单元和水面漂浮物面积确定单元；

所述水面漂浮物像素面积确定单元，用于基于得到每个水面漂浮物像素对应的实际水面漂浮物面积；

所述水面漂浮物面积确定单元，用于基于A=Pa确定水面漂浮物的面积；

其中，w为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像宽度，h为水面漂浮物在所述无人机摄像装置上的成像高度，L为水面漂浮物至所述无人机摄像装置的距离，m为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的水平分辨率，n为所述无人机摄像装置拍摄一帧图像的垂直分辨率，P为所述水面漂浮物像素数。

10.根据权利要求6所述的无人机，其特征在于，所述无人机还包括拍摄角度调整模块；

所述拍摄角度调整模块，用于在所述图像接收模块接收所述无人机摄像装置获取的当前水面图像之前，控制所述无人机摄像装置的摄像头与水面平行。