[发明专利]一种基于AI算法的河道漂浮物检测方法

权利要求书

1.一种基于AI算法的河道漂浮物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过位于河道上方的无人机沿所述河道的流向对所述河道进行寻迹拍摄；

通过图像识别拍摄的河道图像中的河道中是否有漂浮物；

若识别出河道中有漂浮物，则控制所述无人机悬停至所述漂浮物上方；

调整所述无人机的相机焦距，采集包括所述漂浮物的全部外形轮廓的第一漂浮物图像；

利用预设AI算法对所述漂浮物进行检测；

其中，所述通过位于河道上方的无人机沿所述河道的流向对所述河道进行寻迹拍摄，包括：

通过所述无人机采集包括河道两侧完整边界的河道图像；

通过颜色阈值识别方法识别出所述河道图像中的河道边界点；

根据所述河道边界点，确定无人机的偏转角度，以使所述无人机沿所述河道的流向对所述河道进行寻迹拍摄；

其中，所述通过所述无人机采集包括河道两侧完整边界的河道图像，包括：

根据第一公式计算所述无人机的目标拍摄高度；

控制所述无人机位于所述目标拍摄高度拍摄，以使所述无人机采集的图像中包括河道两侧完整边界；

所述第一公式为：

其中，H为所述无人机的目标拍摄高度值；f₀表示所述无人机的相机初始焦距；m表示所述无人机拍摄的图像每一行像素点的个数；l表示上一时刻所述无人机拍摄的图像中河道宽度对应的像素点个数；L表示所述河道的实际平均宽度。

2.如权利要求1所述的基于AI算法的河道漂浮物检测方法，其特征在于，通过颜色阈值识别方法识别出所述河道图像中的4个河道边界点；

所述根据所述河道边界点，确定无人机的偏转角度，包括：

以所述河道图像的左下角顶点为原点，以所述河道图像的左边框向上为y轴方向，以所述河道图像的下边框向右为x轴方向建立直角坐标系；

确定所述4个河道边界点在所述直角坐标系中的坐标；

根据第二公式确定无人机的偏转角度；

所述第二公式为：

其中，α(t)为当前时刻所述无人机需要偏转的角度，若α(t)≥0则无人机需以前进方向为基准向右偏转α(t)角度，若α(t)0则无人机需以前进方向为基准向左偏转-α(t)角度；(x_p,1(t),y_p,1(t))为所述河道图像中左下角的第一河道边界点的坐标值，(x_p,2(t),y_p,2(t))为所述河道图像中右下角的第二河道边界点的坐标值，(x_q,1(t),y_q,1(t))为所述河道图像中与所述第一河道边界点同为河道一侧且位于所述第一河道边界点上侧的第三河道边界点的坐标值，(x_q,2(t),y_q,2(t))为所述河道图像中与所述第二河道边界点同为河道一侧且位于所述第二河道边界点上侧的第四河道边界点的坐标值。

3.如权利要求1所述的基于AI算法的河道漂浮物检测方法，其特征在于，所述调整所述无人机的相机焦距，包括：

根据第三公式计算所述无人机的相机焦距的所需调整值；

根据所述所需调整值调整所述无人机的相机焦距；

所述第三公式为：

其中，Δf为所述无人机的相机焦距的所需调整值；D表示上一时刻所述无人机拍摄的图像中识别出的漂浮物的宽度对应的像素点个数；f₀表示所述无人机的相机初始焦距；m表示所述无人机拍摄的图像每一行像素点的个数；L表示所述河道的实际平均宽度。

4.如权利要求1-3任一项所述的基于AI算法的河道漂浮物检测方法，其特征在于，所述通过图像识别拍摄的河道图像中的河道中是否有漂浮物，包括：

通过图像识别所述无人机对所述河道进行寻迹拍摄的每张河道图像中是否有疑似漂浮物；

若有任一张河道图像中有疑似漂浮物，则继续判断在该张河道图像之后连续拍摄的N张河道图像中识别出有疑似漂浮物的图像数量占比是否超过预定阈值；

若在该张河道图像之后连续拍摄的N张河道图像中识别出有疑似漂浮物的图像数量占比超过预定阈值，则确定当前拍摄的河道图像中的河道中有漂浮物；其中，N为预设数量。