[发明专利]干滩检测方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种干滩检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取通过预先部署的摄像头拍摄到的覆盖整个尾矿干滩区域的图片、图片中干滩实际可能到达的梯形区域范围，以及所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度，作为后续计算的初始值，其中，所述梯形区域的一边以坝体直线作为截止区域，所述图片包括坝体、干滩和积水水面；

对所述摄像头拍摄到的图片进行边沿识别处理得到边沿曲线，并基于AI对积水区域进行识别处理，得到积水水面区域；

根据所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度，采用预设方式计算同时在所述梯形区域、边沿曲线上和积水水面区域的像素点到所述坝体的最小距离。

2.根据权利要求1所述的干滩检测方法，其特征在于，所述获取通过预先部署的摄像头拍摄到的覆盖整个尾矿干滩区域的图片、图片中干滩实际可能到达的梯形区域范围，以及所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度的步骤包括：

将所述图片的左下角坐标标定为(0,0)，将所述梯形区域四个点坐标依次标定为(x0，y0)，(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，其中，x值为点到图片中最左侧的像素数，y值为点到图片最下侧的像素数；

通过激光测距，测量得到所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度，其中，上边实际长度S1等于(x0，y0)点到(x1，y1)点的实际物理距离，下边实际长度S2等于(x2，y2)点到(x3，y3)点的实际物理距离。

3.根据权利要求1所述的干滩检测方法，其特征在于，所述摄像头拍摄到的覆盖整个尾矿干滩区域的图片中每个像素点实际存储为3个字节，分别表示红绿蓝三原色的值，所述对所述摄像头拍摄到的图片进行边沿识别处理得到边沿曲线的步骤包括：

获取相邻两像素的RGB差值；

将所述RGB差值与预设阈值相比对；

若所述RGB差值大于或等于所述阈值，则判定所述相邻两像素为边界值。

4.根据权利要求3所述的干滩检测方法，其特征在于，基于AI对积水区域进行识别处理的步骤之后包括：

判断AI对积水区域是否识别成功；

若成功，则执行所述根据所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度，采用预设方式计算同时在所述梯形区域、边沿曲线上和积水水面区域的点到所述坝体的最小距离的步骤。

5.根据权利要求4所述的干滩检测方法，其特征在于，所述判断AI对积水区域是否识别成功的步骤包括：

接收AI识别后返回的数组，其中，所述数组包括所有积水水面区域像素点的掩码，其中，积水水面区域的掩码为1，非水面区域像素点的掩码为0。

6.根据权利要求5所述的干滩检测方法，其特征在于，所述根据所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度，采用预设方式计算同时在所述梯形区域、边沿曲线上和积水水面区域的像素点到所述坝体的最小距离的步骤之前还包括：

判断所述像素点是否同时位于所述梯形区域、边沿曲线和积水水面区域内；

若是，则执行所述根据所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度，采用预设方式计算同时在所述梯形区域、边沿曲线上和积水水面区域的像素点到所述坝体的最小距离的步骤。

7.根据权利要求6所述的干滩检测方法，其特征在于，所述根据所述梯形区域上边实际长度和下边实际长度，采用预设方式计算同时在所述梯形区域、边沿曲线上和积水水面区域的像素点到所述坝体的最小距离的步骤包括：

将此次计算得到的当前值与前次计算得到的最小值相比对；

若计算得到的当前值比前次计算得到的最小值大，则继续判断下一个像素点；

若计算得到的当前值小于或等于前次计算得到的最小值，则将前次计算得到的最小值替换为当前值，保存当前值以及对应的坐标(x、y)值。