[发明专利]一种静态摄像头下的河道漂浮物检测算法

权利要求书

1.一种静态摄像头下的河道漂浮物检测算法，所述方法包括：

步骤1：对摄像头所拍摄的有关河道漂浮物的监控视频进行分析，以之作为研究对象，对一段时间的视频帧进行分析，求出该视频在该时间段内的视频帧各像素平均值，记为平均视频帧；

步骤2：人工观察视频帧，对视频帧中漂浮物集中的区域进行人工判定，然后在步骤1得到的平均视频帧中对观察到的漂浮物集中的区域进行处理：对漂浮物集中的区域进行画框标定；

步骤3：在步骤1中的平均视频帧中利用Opencv工具对步骤2观察到的漂浮物集中区域进行闭合曲线的画、连接操作，形成多边形，并且对多边形进行颜色填充；

步骤4：复制步骤1中的平均视频帧图片，并将该图输出，同时显示步骤3中的闭合曲线，一并输出到屏幕；

步骤5：如果发现闭合曲线不能很好的覆盖漂浮物，对该区域进行重新操作，即重新执行步骤4；

步骤6：将指定摄像头在特定时间段的拍摄的视频每一帧作为研究对象，依次对其进行提取，并保留视频帧的宽、高信息，对视频中的视频帧进行复制操作；将视频帧与平均视频帧作为研究对象，计算二者的差值，获得差分图，将差分图转化为灰度图；再以灰度图作为研究对象，利用Opencv工具进行阈值处理，设置像素阈值的上下限，生成在像素阈值范围内的二值图像，对该图像依然画出闭合曲线，进行颜色填充。

2.步骤7：对步骤6中生成的二值图像，以之作为研究对象，利用Opencv工具进行轮廓检测；

步骤8：计算步骤6得到的多边形的面积；

步骤9：对生成的轮廓及逆行分析，计算轮廓的一些属性：周长；生成包围轮廓的最小矩形，返回最小矩形的属性，并根据这些属性进行河道漂浮物的判定。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，提取指定摄像头下的某一时间区间内的监控视频，将监控视频的第帧的记为, 对该时间区间的所有视频帧像素值求平均得到平均帧：

根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，观察视频帧，对河道漂浮物集中的区域用闭合的曲线段(多边形)进行框定：在上描点，用线段将点连接起来形成闭合曲线，并将曲线结果保存为.npy格式。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤6中，对该指定时间段的监控视频每一帧进行提取，并得到每一帧的宽和高，并进行复制；将视频的每一帧和做差获得差分图，并将差分图转化为灰度图；对灰度图进行阈值处理，当灰度图中像素低于72时，将像素置0，像素大于72时，将像素置为255，然后返回处理之后的图片；对,也画出画出闭合曲线段(多边形)，并对多边形进行颜色填充得到；对和进行每个像素值的“与”操作，得到新的，记为。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤7中，对步骤6中的图像进行轮廓检测，用椭圆形的核进行先膨胀，后腐蚀操作，得到，再对进行轮廓检测，返回检测到的轮廓。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤8中，对步骤6中得到的多边形计算相应的面积，记为。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤9中，计算第个轮廓的周长；计算出能包围该轮廓的最小矩形，返回四个值，分别是，，，；，是矩阵左上点的坐标，，是矩形的宽和高；如果第个漂浮物周长大于10，并且大于，认定该物体为一个漂浮物。