CN114549826A - 一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及海洋垃圾收集技术领域，且公开了一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法及系统，包括中央视觉模块，所述中央视觉模块包括摄像头、NX芯片、自身视觉模块、海岸视觉模块，所述NX芯片的信号输出端与摄像头的信号接收端连接，摄像头的信号输出端与自身视觉模块的信号接收端连接，自身视觉模块的信号输出端与海岸视觉模块的信号接收端连接，所述中央视觉模块的信号输出端与中央计算模块的信号接收端连接，所述中央计算模块包括处理器芯片、定位模块，以海浪、海洋垃圾、自身装置等深度信息数据为参数进行系统性的建模和规划，并随当前海域环境变化调整适应，在进行海洋垃圾收集与装置返航时做出最节能的决策方案。

Description

一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法及系统
技术领域
本发明涉及海洋垃圾收集技术领域，具体为一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法及系统。
背景技术
着经济发展，人类活动造成海洋生态环境日益恶化，各类垃圾漂浮在海面，对海洋生态系统、海洋经济产生极为不良的影响，针对海洋垃圾收集这一问题，研究出了许多海洋垃圾收集装置，但目前的海洋垃圾收集装置多以主动收集或半人工式收集，这种方式耗费大量能源，人力，物力。现有的大多海洋垃圾收集装置，多是自身在海域中主动航行，识别海洋垃圾，然后前往目标垃圾位置，主动对垃圾进行收集，收集满载后主动返航。以上技术实现了海洋垃圾清理的自动化收集，对海洋垃圾的回收效率有一定的提高，但无论是哪种方案，都仅通过机器本身主动地搜索垃圾、获取海洋垃圾的深度信息、收集垃圾、主动返航的问题来提高作业效率，但海洋空间广阔，垃圾的数量、种类繁多，海洋特定的环境导致装置供电困难，装置多为主动作业，无法长时间工作，消耗大量的能量。而且对于当日是否可以下海作业是由人工决策。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法及系统，达到解决上述背景技术中提出的问题的目的。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，包括中央视觉模块，所述中央视觉模块包括摄像头、NX芯片、自身视觉模块、海岸视觉模块，所述NX芯片的信号输出端与摄像头的信号接收端连接，摄像头的信号输出端与自身视觉模块的信号接收端连接，自身视觉模块的信号输出端与海岸视觉模块的信号接收端连接，所述中央视觉模块的信号输出端与中央计算模块的信号接收端连接。
优选的，所述中央计算模块包括处理器芯片、定位模块，所述处理器芯片的信号输出端与定位模块的信号接收端连接。
优选的，所述中央计算模块的信号输出端与通信模块的信号接收端连接，所述通信模块的信号输出端与辅助模块的信号接收端连接。
优选的，所述自身视觉模块采用目标检测领域的经典算法yolov5，精确识别海面上的海浪以及海浪的大小，速度。
优选的，所述自身与目标之间采用目标检测领域的经典算法yolov5进行测距，根据海浪，自身与目标的相对位置建立出空间坐标系，最后将数据信息传输到中央计算模块。
优选的，所述海岸视觉模块使用目标检测领域的经典算法yolov5，识别岸边的海浪与海洋垃圾，并且识别与该片区域之中最近的海洋垃圾收集装置，对海面中海浪、海洋垃圾的信息进行粗识别。
优选的，所述当海浪距离装置较近装置无法慢速完成决策时：设V1为海浪向海洋垃圾运动的速率，X1为海浪至海洋垃圾的距离，V2为海洋垃圾被海浪带动的速度，X2为搭载本算法的装置出发前与海洋垃圾的初始距离，X3为装置运动距离，t为垃圾被海浪拍打后运动时间，垃圾的运动视为匀减速直线运动，加速度为-a(a>0),以装置所在位置为原点，以原点指向海洋垃圾的方向为正方向，设α为海浪运动方向
为方便计算，将装置与海洋垃圾的初始距离作为x轴与正方向的夹角
装置移动速度为V3,装置耗能由，X3，V3共同决定，其关于时间t的变化函数X3(t)则它随t变化的情况可由以下方程组表示：
1)：当α>90°，当垃圾无法经过最佳装载点时，即
Figure BDA0003519909400000021
(垃圾最终速率不为0时，为上述1的情况)，装置运动最短距离
Figure BDA0003519909400000031
装置运动速度
Figure BDA0003519909400000032
时，可利用垃圾的动能收集垃圾。
优选的，所述当垃圾可以经过最佳装载点时,即
Figure BDA0003519909400000033
时，装置运动最短距离
X3＝X2sin(π-α),装置运动速度
Figure BDA0003519909400000034
时，可利用垃圾的动能收集垃圾
2)：当α<90°,最佳装载点不存在，此时装置运动距离随垃圾运动时间t增大而增大，
Figure BDA0003519909400000035
Figure BDA0003519909400000036
本发明提供了一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法及系统。具备以下有益效果：
(1)、本发明创新的提出一种专门应用于节能海洋垃圾收集与返航算法(系统)，以海浪、海洋垃圾、自身装置等深度信息数据为参数进行系统性的建模和规划，并随当前海域环境变化调整适应，在进行海洋垃圾收集与装置返航时做出最节能的决策方案。
(2)、本发明通过模糊数据与高精度数据相结合，由海滩视觉模块与装置自身视觉模块对，实时监测指定海域内海浪的状态(大小与速度)，海面垃圾的时间和坐标变化情况等，先由远处的海滩视觉模块进行粗处理，再有较近位置的装置进行高精度处理，减少因为装置视觉死角问题产生的遗漏判断与决策，同时减少因为海滩视觉模块因为较远而无法精确识别的问题，二者相符相成。
(3)、本发明通过利用GPS对装置进行定位，向国家天气局等官方网站中，获取当地的实时气候信息，将这些数据传递至中央计算模块，并对关键字进行匹配，进而决策出，该地区，何时最适合搭载本算法/系统的装置下海作业，或是该地区当日是否可以下海作业。
(4)、本发明通过智能化决策，以能量消耗第一判据，以处理速率为第二判据，在尽最大可能减少能量损耗的同时，增加海洋垃圾的收集速率，实现更节能，更高效，更长作业时间的回收处理。
(5)、本发明应用多种复杂环境算法，保障装置在复杂环境中的精准作业，识别精度与自身能耗自适应。
附图说明
图1为本发明的系统图；
图2为本发明的算法图；
图3为本发明算法的流程图；
图4为本发明最佳装载点的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1-4所示，本发明提供一种技术方案：一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，包括中央视觉模块，所述中央视觉模块包括摄像头、NX芯片、自身视觉模块、海岸视觉模块，所述NX芯片的信号输出端与摄像头的信号接收端信号连接，摄像头的信号输出端与自身视觉模块的信号接收端信号连接，自身视觉模块的信号输出端与海岸视觉模块的信号接收端信号连接，所述中央视觉模块的信号输出端与中央计算模块的信号接收端信号连接，中央计算模块包括处理器芯片、定位模块，所述处理器芯片的信号输出端与定位模块的信号接收端信号连接，中央计算模块的信号输出端与通信模块的信号接收端信号连接，所述通信模块的信号输出端与辅助模块的信号接收端信号连接，自身视觉模块采用目标检测领域的经典算法yolov5，精确识别海面上的海浪以及海浪的大小，速度，自身与目标之间采用目标检测领域的经典算法yolov5进行测距，根据海浪，自身与目标的相对位置建立出空间坐标系，最后将数据信息传输到中央计算模块，海岸视觉模块使用目标检测领域的经典算法yolov5，识别岸边的海浪与海洋垃圾，并且识别与该片区域之中最近的海洋垃圾收集装置，对海面中海浪、海洋垃圾的信息进行粗识别；
对获取的当前海域数据进行计算和系统建模，先对海滩视觉模块的数据进行粗判断，再对装置自身视觉模块的数据进行进一次判断。精确的计算出最近的装置与此处海洋垃圾的距离，是否可以处理这一处垃圾，若可以处理，则在一定海域面积内，通过上述两种视觉模块对识别海域中海浪、海洋垃圾、装置位置分布、速率等信息，并对该海域进行位置建模。
可分为下述几种情况：
当海浪距离较远时：装置以较慢的速度行驶最短的路径，移动至海洋垃圾的前方，并且当前坐标是经过计算模块推算的。即海浪可以带动装置正前方的海洋垃圾，拍打进入装置内部(因为装置相较于海洋垃圾会更重，所以海浪拍打海洋垃圾的速率会大于海浪拍打装置的速率，进而实现海洋垃圾与装置的相对位移，即海洋垃圾进入装置内部)，重复上述操作，当垃圾已经装满本装置的收集处，则本装置顺势借助海浪拍打的能量，向后返航，推进器以缓慢的速率推进，控制装置返航的方向，直到装置返回岸边，完成作业。此类方式为较为理想的情况，且发生的概率也比较大；
当海浪距离装置较近装置无法慢速完成决策时：设V1为海浪向海洋垃圾运动的速率，X1为海浪至海洋垃圾的距离，V2为海洋垃圾被海浪带动的速度，X2为搭载本算法的装置出发前与海洋垃圾的初始距离，X3为装置运动距离，t为垃圾被海浪拍打后运动时间，垃圾的运动视为匀减速直线运动，加速度为-a(a>0),以装置所在位置为原点，以原点指向海洋垃圾的方向为正方向，设α为海浪运动方向，
为方便计算，将装置与海洋垃圾的初始距离作为x轴与正方向的夹角，装置移动速度为V3,装置耗能由，X3，V3共同决定，其关于时间t的变化函数X3(t)则它随t变化的情况可由以下方程组表示：
1)：当α>90°，当垃圾无法经过最佳装载点时，即
Figure BDA0003519909400000061
(垃圾最终速率不为0时，为上述1的情况)，装置运动最短距离
Figure BDA0003519909400000071
装置运动速度
Figure BDA0003519909400000072
时，可利用垃圾的动能收集垃圾当垃圾可以经过最佳装载点时,即
Figure BDA0003519909400000073
时，装置运动最短距离X3＝X2sin(π-α),装置运动速度
Figure BDA0003519909400000074
时，可利用垃圾的动能收集垃圾。
2)：当α<90°,最佳装载点不存在，此时装置运动距离随垃圾运动时间t增大而增大，
Figure BDA0003519909400000075
Figure BDA0003519909400000076
在上述基础引入能耗控制与识别精度自适应：获取并记录搭载本算法/系统的装置在该海域的历史能源消耗数据，计算平均能量消耗速率与海洋垃圾收集效率，以节约能量作为第一判据，垃圾收集速率作为第二判据，对数据不断优化，调整，以实现降低能源消耗速率的同时尽可能的提高垃圾收集速率。利用GPS，对自身装置的位置信息进行定位，然后根据此坐标向气候预报中获取当地的实时气候数据(精确到小时)，对从通信模块中获取到的当地实时海域气候数据进行处理，对气候数据的关键字做特殊处理，如“小雨”“小风”“大风”等字符串做匹配，推算出当日何时的气候海浪最佳，最适合本装置下海作业，实现最大限度的利用海浪能，以及保护自身装置，本方案引入了国家气象局官网的数据，利用gps给装置定位，并处理此区域的气候数据，来决策是否作业与何时作业最优，与传现有的方案相比更具智能化；除此之外，视觉处理与神经网络算法(yolov5)结合，识别海面中的海浪，海洋垃圾，计算海浪、海面垃圾、装置各目标的速度、大小、相对位置、几何坐标等，精确检测识别海浪、海洋垃圾回收目标、数量，再以此结合计算出的海浪垃圾在海洋拍几下的预测路径，对此进行系统化的建模和规划，实时监测指定海域内海面垃圾在海浪拍打下的时间和空间变化情况，提前做好决策，以最低的功耗收集海洋垃圾，并借助海浪返航，优化垃圾回收能量损耗的效果，减少功耗，延长作业时间，并且装置自身的识别精度与装置当前的能量自适应，提高自动工作时的续航能力。
综上可得，尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，包括中央视觉模块，其特征在于：所述中央视觉模块包括摄像头、NX芯片、自身视觉模块、海岸视觉模块，所述NX芯片的信号输出端与摄像头的信号接收端连接，摄像头的信号输出端与自身视觉模块的信号接收端连接，自身视觉模块的信号输出端与海岸视觉模块的信号接收端连接，所述中央视觉模块的信号输出端与中央计算模块的信号接收端连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，其特征在于：所述中央计算模块包括处理器芯片、定位模块，所述处理器芯片的信号输出端与定位模块的信号接收端连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，其特征在于：所述中央计算模块的信号输出端与通信模块的信号接收端连接，所述通信模块的信号输出端与辅助模块的信号接收端连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，其特征在于：自身视觉模块采用目标检测领域的经典算法yolov5，精确识别海面上的海浪以及海浪的大小，速度。
5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，其特征在于：自身与目标之间采用目标检测领域的经典算法yolov5进行测距，根据海浪，自身与目标的相对位置建立出空间坐标系，最后将数据信息传输到中央计算模块。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航系统，其特征在于：所述海岸视觉模块使用目标检测领域的经典算法yolov5，识别岸边的海浪与海洋垃圾，并且识别与该片区域之中最近的海洋垃圾收集装置，对海面中海浪、海洋垃圾的信息进行粗识别。
7.根据权利要求1-6所述的一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法，其特征在于：当海浪距离装置较近装置无法慢速完成决策时：设V1为海浪向海洋垃圾运动的速率，X1为海浪至海洋垃圾的距离，V2为海洋垃圾被海浪带动的速度，X2为搭载本算法的装置出发前与海洋垃圾的初始距离，X3为装置运动距离，t为垃圾被海浪拍打后运动时间，垃圾的运动视为匀减速直线运动，加速度为-a(a>0),以装置所在位置为原点，以原点指向海洋垃圾的方向为正方向，设α为海浪运动方向
为方便计算，将装置与海洋垃圾的初始距离作为x轴与正方向的夹角
装置移动速度为V3,装置耗能由，X3，V3共同决定，其关于时间t的变化函数X3(t)则它随t变化的情况可由以下方程组表示：
1)：当α>90°，当垃圾无法经过最佳装载点时，即
Figure FDA0003519909390000021
(垃圾最终速率不为0时，为上述1的情况)，装置运动最短距离
Figure FDA0003519909390000022
装置运动速度
Figure FDA0003519909390000023
时，可利用垃圾的动能收集垃圾。
8.根据权利要求7所述的一种基于机器视觉的节能海洋垃圾收集返航算法，其特征在于：当垃圾可以经过最佳装载点时,即
Figure FDA0003519909390000024
时，装置运动最短距离
X3＝X2sin(π-α),装置运动速度
Figure FDA0003519909390000025
时，可利用垃圾的动能收集垃圾
2)：当α<90°,最佳装载点不存在，此时装置运动距离随垃圾运动时间t增大而增大，
Figure FDA0003519909390000026
Figure FDA0003519909390000027
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