CN111367302B - 海上网箱养殖巡检用无人机自适应定高方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种海上网箱养殖巡检用无人机自适应定高方法，是基于ROI区域分割和图像纹理分析技术对无人机摄像头采集的海洋网箱养殖现场图像进行网箱观测区域的自适应提取和纹理分析，并以图像的纹理特征为依据自适应调整无人机飞行高度，以获取有效的现场观测图像及可靠的养殖数据，无需人力调整飞行高度，提高了巡检效率。

Description

海上网箱养殖巡检用无人机自适应定高方法
技术领域
本发明属于无人机应用技术领域，尤其涉及一种可提高巡检效率的海上网箱养殖用无人机自适应定高方法。
背景技术
目前，海上网箱养殖有独立网箱及多排网箱两种形式，其多排网箱的每一排亦是由多个网箱拼接而成。为了获取有效的现场观测图像及可靠的养殖数据，无人机已应用于海上网箱巡检。现有无人机巡检方法是无人机根据GPS点位飞到指定目标区域，通过识别定位确定巡检起点，调整无人机至满足鱼类游动状态进行信息采集的高度后进行巡检，对于多排网箱则需要以每一排中的第一个网箱为巡检起点，调整飞行高度后完成该排网箱养殖的巡检。然而，现有无人机飞行高度均是采用GPS、气压计、激光和超声测距等人力调整，巡检效率有待提高。
发明内容
本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种可提高巡检效率的海上网箱养殖用无人机自适应定高方法。
本发明的技术解决方案是：一种海上网箱养殖巡检用无人机自适应定高方法，按照如下步骤进行：
a.飞行至巡检起点的无人机以设置在机身上的摄像头获取海上网箱养殖现场的俯视图像I；
b.对图像I进行网箱边框识别，获得N个编号为n的网箱，所述n＝1,2,…,N；
c.对第n个网箱边框内部及外部相邻海面提取等面积的ROI区域数据，按照公式(1)～(4)分别计算第n个网箱边框内部ROI区域的纹理粗糙度Fn和外部海面ROI区域的纹理粗糙度F'n，
Figure BDA0002397922500000011
Figure BDA0002397922500000012
Figure BDA0002397922500000013
Figure BDA0002397922500000021
式中，I(i,j)为图像I在点(i,j)处的像素值，k为分析窗口的尺度，K为设定的最大窗口值，ROIn(·)为图像I中第n个兴趣区域，
Figure BDA0002397922500000022
为ROIn区域内像素的个数，
Figure BDA0002397922500000023
为以x,y为索引值的矩阵，En(x,y,k)为矩阵
Figure BDA0002397922500000027
行差异和列差异的最大值；
d.计算纹理粗糙度Fn与纹理粗糙度F'n差的绝对值Gn，Gn＝|Fn-F'n|，设定阈值
Figure BDA0002397922500000025
若N＝1，则Gn大于设定阈值Tn时，保持飞行高度不变完成网箱养殖巡检后结束，否则降低飞行高度，重复步骤a～d；
若N≥2，则Gn中至少有1/2大于设定阈值Tn时，保持飞行高度不变完成当排网箱养殖巡检，飞行至下一排网箱养殖巡检起点，重复步骤a～d，直至巡检结束；否则降低飞行高度，重复步骤a～d。
本发明基于ROI区域分割和图像纹理分析技术对无人机摄像头采集的海洋网箱养殖现场图像进行网箱观测区域的自适应提取和纹理分析，并以图像的纹理特征为依据自适应调整无人机飞行高度，以获取有效的现场观测图像及可靠的养殖数据，无需人力调整飞行高度，提高了巡检效率。
具体实施方式
本发明的海上网箱养殖巡检用无人机自适应定高方法，按照如下步骤进行：
a.无人机根据GPS点位飞到指定目标区域，通过识别定位确定巡检起点，以设置在机身下方的摄像头获取海上网箱养殖现场的俯视图像I；
b.无人机的数据处理模块对图像I进行网箱边框识别，获得N个编号为n的网箱，所述n＝1,2,…,N；可以采用深度学习的方法，也可以采用传统图像处理的方法，如采用Canny算法对图像I进行边缘检测，之后采用Hough(霍夫变换)法进行直线检测(应用于方形养殖网箱的四条边识别)或椭圆检测(应用于圆形养殖网箱的边框识别)；
c.对第n个网箱边框内部及外部相邻海面(即随机选择与网箱边框相邻的海面)提取等面积的ROI区域数据，可通过逐行扫描法快速获取数据，之后按照公式(1)～(4)分别计算第n个网箱边框内部ROI区域的纹理粗糙度Fn和外部海面ROI区域的纹理粗糙度F'n，
Figure BDA0002397922500000026
Figure BDA0002397922500000031
Figure BDA0002397922500000032
Figure BDA0002397922500000033
式中，I(i,j)为图像I在点(i,j)处的像素值，k为分析窗口的尺度，K为设定的最大窗口值，ROIn(·)为图像I中第n个兴趣区域，
Figure BDA0002397922500000034
为ROIn区域内像素的个数，
Figure BDA0002397922500000035
为以x,y为索引值的矩阵，En(x,y,k)为矩阵
Figure BDA0002397922500000036
行差异和列差异的最大值；
d.计算纹理粗糙度Fn与纹理粗糙度F'n差的绝对值Gn，Gn＝|Fn-F'n|，设定阈值
Figure BDA0002397922500000037
若N＝1，即独立网箱，则Gn大于设定阈值Tn时，保持飞行高度不变完成网箱养殖巡检后结束，否则降低无人机飞行高度，重复步骤a～d；
若N≥2，即多排网箱，则Gn中至少有1/2大于设定阈值Tn时，保持飞行高度不变完成当排网箱养殖巡检，飞行至下一排网箱养殖巡检起点，重复步骤a～d，直至巡检结束；否则降低飞行高度，重复步骤a～d。
步骤c～d的计算等均由无人机数据处理模块及控制模块完成。

Claims (1)

1.一种海上网箱养殖巡检用无人机自适应定高方法，其特征在于按照如下步骤进行：
a.飞行至巡检起点的无人机以设置在机身上的摄像头获取海上网箱养殖现场的俯视图像I；
b.对图像I进行网箱边框识别，获得N个编号为n的网箱，所述n＝1,2,…,N；
c.对第n个网箱边框内部及外部相邻海面提取等面积的ROI区域数据，按照公式(1)～(4)分别计算第n个网箱边框内部ROI区域的纹理粗糙度Fn和外部海面ROI区域的纹理粗糙度F'n，
Figure FDA0002397922490000011
Figure FDA0002397922490000012
Figure FDA0002397922490000013
Figure FDA0002397922490000014
式中，I(i,j)为图像I在点(i,j)处的像素值，k为分析窗口的尺度，K为设定的最大窗口值，ROIn(·)为图像I中第n个兴趣区域，
Figure FDA0002397922490000018
为ROIn区域内像素的个数，
Figure FDA0002397922490000015
为以x,y为索引值的矩阵，En(x,y,k)为矩阵
Figure FDA0002397922490000016
行差异和列差异的最大值；
d.计算纹理粗糙度Fn与纹理粗糙度F'n差的绝对值Gn，Gn＝|Fn-F'n|，设定阈值
Figure FDA0002397922490000017
若N＝1，则Gn大于设定阈值Tn时，保持飞行高度不变完成网箱养殖巡检后结束，否则降低飞行高度，重复步骤a～d；
若N≥2，则Gn中至少有1/2大于设定阈值Tn时，保持飞行高度不变完成当排网箱养殖巡检，飞行至下一排网箱养殖巡检起点，重复步骤a～d，直至巡检结束；否则降低飞行高度，重复步骤a～d。
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