[发明专利]一种水面异物检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种水面异物检测方法，其特征在于，包括：

使用若干个水面图像对卷积神经网络yolov3进行训练，获得yolov3分类模型；其中，所述yolov3分类模型的输入为水面图像，输出为所述水面图像对应的水面场景中存在或不存在异物；

获取无人机发送的第一目标水面场景对应的水面图像；

对所述第一目标水面场景对应的水面图像进行直方图均衡化处理和对数变换处理，以在增强所述水面图像的整体对比度的同时增强所述水面图像的暗部细节，获得处理后的水面图像；

将所述处理后的水面图像输入所述yolov3分类模型，根据所述yolov3分类模型的输出结果确定所述第一目标水面场景中是否存在异物；

其中，在确定所述第一目标水面场景中是否存在异物之后，所述方法还包括：

当所述第一目标水面场景中存在异物时，根据所述处理后的水面图像确定是否对所述异物执行打捞作业；若为是，则生成作业指令，并向终端发送所述作业指令，以提示用户执行打捞作业；若为否，则获取第二目标水面场景对应的水面图像，对所述第二目标水面场景进行异物检测；

其中，根据所述处理后的水面图像确定是否对所述异物执行打捞作业，包括：

在传统的大律法的类间方差计算公式中增加均匀性测度参数α，获得改进的大律法；其中，所述改进的大律法的类间方差计算公式为，其中，B与F分别表示前景类与背景类，为前景点概率，为前景类的平均灰度，为背景点概率，为背景类的平均灰度，μ为所述处理后的水面图像的整体平均灰度，0≤α≤1；其中，α为描述图像背景类内的灰度均匀性的参数；

采用所述改进的大律法对所述处理后的水面图像进行分割，获得所述异物的图像；

根据所述异物的图像确定所述异物的周长和面积；

当所述周长大于第一预设值以及所述面积大于第二预设值时，确定对所述异物执行打捞作业；否则，确定不对所述异物执行打捞作业。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一目标水面场景对应的水面图像进行直方图均衡化处理和对数变换处理，包括：

对所述第一目标水面场景对应的水面图像进行直方图均衡化处理，获得整体对比度增强的第一处理结果S(x，y)；

对所述第一目标水面场景对应的水面图像进行对数变换处理，获得暗部细节增强的第二处理结果G(x，y)；

对所述第一处理结果S(x，y)、所述第二处理结果G(x，y)进行加权融合，获得处理后的水面图像F(x，y)=m*S(x，y)+（1-m）*G(x，y)；其中，m为权重系数，0≤m≤1。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一处理结果S(x，y)、所述第二处理结果G(x，y)进行加权融合，包括：

按照预设的取值间隔遍历区间[0,1]对权重系数m进行取值，确定使得处理后的水面图像的灰度方差最小的权重系数m；

使用所述使得处理后的水面图像的灰度方差最小的权重系数m对所述第一处理结果S(x，y)、所述第二处理结果G(x，y)进行加权融合。

4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在确定所述第一目标水面场景中是否存在异物之后，所述方法还包括：

当所述第一目标水面场景中不存在异物时，则获取所述第二目标水面场景对应的水面图像，对所述第二目标水面场景进行异物检测。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述改进的大律法对所述处理后的水面图像进行分割，包括：

通过计算所述处理后的水面图像的类间方差g’的最大值，确定最佳分割阈值t^*；其中，最佳分割阈值t^*=Argmax(g’)；

基于所述最佳分割阈值t^*将所述处理后的水面图像分割为前景部分和背景部分，确定所述前景部分为所述异物的图像。