[发明专利]基于无人机智能检测林地建筑垃圾的方法和系统

说明书

一种基于无人机智能检测林地建筑垃圾的方法，包括步骤，采用具有拍摄相机的无人机巡检待检测林地，获取林地垃圾的图像；将所述林地垃圾图像，输入经过训练的林地垃圾判断模型，由该判断模型对巡检区域的林地垃圾做出判断。对用于模型训练的样本进行增广扩充，所述增广扩充的方法包括，对于所述林地垃圾图像进行水平翻转、垂直翻转和随机角度旋转的视角变化，获得新的训练样本；对于所述林地垃圾图像进行直方图修正和/或或伽马变换，获得新的训练样本。

技术领域

本发明属于环境保护技术领域，特别涉及一种基于无人机智能检测林地建筑垃圾的方法和系统。

背景技术

现在，中国每年产生的建筑垃圾约为15至24亿吨，约占城市垃圾总量的40％，并且绝大部分建筑垃圾没有经过处理便被施工单位堆放在郊外或是在空地中填埋，其中有相当一部分的建筑垃圾被倾倒散落在林地当中。分散在林地中的建筑垃圾变得难以寻找。目前建筑垃圾的识别方式主要以遥感卫星影像识别为主，实现建筑垃圾分割、提取以及监测的功能，但因为建筑垃圾本身的复杂特征和卫星遥感影像的尺度差异导致其识别和监管困难，识别率提升较缓。

发明内容

本发明实施例之一，一种基于无人机巡检林地的建筑垃圾智能检测方法，采用具有拍摄相机的无人机巡检待检测林地，获取林地垃圾的图像；将所述林地垃圾图像，输入经过训练的林地垃圾判断模型，由该判断模型对巡检区域的林地垃圾做出判断。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1根据本发明实施例之一的林地中建筑垃圾的检测方法流程图。

具体实施方式

目前使用卫星遥感影像进行建筑垃圾的识别存在这以下三个问题：

1)精度不够。现在商业卫星上搭载传感器对地观测分辨率最高可达30cm，对于林地之中细碎的建筑垃圾还是无法进行分辨。对于林地中散乱分布的建筑垃圾分辨率过低会导致其识别率降低，从而误判林地中的细碎建筑垃圾部分。

2)受限程度高。遥感影像受时间天气等因素影响较大，当被观测区域上空出现较厚云层时，即便没有雨水影响，也无法得到完整的遥感影像图。一般遥感卫星经过同一地区的间隔都是固定的，数据选取受限较大，无法完成连续观测。

3)后处理步骤繁琐。一般卫星遥感影像需要大气校正、辐射校正、几何精校正以及影像配准，而且当研究区超出单幅遥感影像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅影像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的影像。在进行影像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考影像将作为输出镶嵌影像的基准，决定镶嵌影像的对比度匹配、以及输出影像的像元大小和数据类型等。

本发明提供一种使用无人机智能检测建筑垃圾的方法，在无人机视角下，分别使用HSV分割以及K均值聚类算法对林地中存在建筑垃圾进行区域选定，再使用yolo算法对其位置以及属性进行判断，提高林地建筑垃圾识别成功率。

根据一个或者多个实施例，如图1所示，一种建筑垃圾检测方法，包括以下步骤，

(1)使用无人机采集林地垃圾数据，采集条件为拍摄镜头垂直向下，相机快门速度与感光度依据实际天气情况进行调整，晴天推荐设置为快门速度1/800秒、感光度100，阴天推荐设置为快门速度为1/100秒、感光度300。在实际飞行之前可以进行试飞顺便进行试拍验证照片是否过曝或是过暗。

(2)得到林地垃圾采集的数据需要进行挑选清洗才能进入模型训练。挑选的主要依据为尽量不出现重复照片也就是说重叠率过高的照片需要进行剔除，而且部分无人机拍摄的照片由于环境的影响比如大风等因素或是在航线转角处拍摄，导致拍摄照片模糊，这类型的照片也需要进行剔除。