河湖管理是城市生態(tài)治理過程中必不可少的重要環(huán)節(jié),與居民的生活和工作息息相關(guān)。但由于科技技術(shù)在河湖管理中應(yīng)用不足,大部分一線工作依賴人工完成,龐大的工作量導(dǎo)致河湖管理工作成本高、周期長、回報率低等矛盾日益突出。因此本文提出建立基于特征的無人機河湖圖像智能處理系統(tǒng),將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用到河湖巡檢工作中,實現(xiàn)人工識別到機器識別的轉(zhuǎn)變,為河湖巡檢工作提供數(shù)字化、智能化的技術(shù)支持。本文首先分析了國內(nèi)外無人機應(yīng)用現(xiàn)狀和人工智能研究現(xiàn)狀,搜集了我國無人機在水利行業(yè)中的應(yīng)用案例。然后針對河湖圖像智能處理的應(yīng)用需求,研究了圖像處理中常用的技術(shù)方法,并主要解決了兩方面的問題:一是河道區(qū)域分割;二是兩種河面污染源的識別,特別是廢棄船只和綠色漂浮物污染。為實現(xiàn)河道區(qū)域的完整分割,提出區(qū)域生長和活動輪廓模型相結(jié)合的分割方法并與基于邊緣的分割結(jié)果進行了比較,得出該方法更適合解決無人機河湖圖像中河道區(qū)域分割問題。為了實現(xiàn)兩種河面污染源的識別,提出采用DPM(Deformable Part Model)模型識別河面廢棄船只和采用HSV(Hue,Saturation,Value)模型的模板匹配法識別綠色漂浮物,并通過實驗驗證DPM模型在識別緊緊相連且形狀類型不同的船只時效果較好,基于HSV的模板匹配法在綠色漂浮物識別中正確率能夠達到 91.23%。最后本文在對姜堰區(qū)河湖巡檢工作流程研究的基礎(chǔ)上,進行了河湖圖像智能處理系統(tǒng)的需求分析與功能設(shè)計,并給出了無人機地面數(shù)據(jù)采集、無人機數(shù)據(jù)處理、河湖巡查事件處理、巡查大數(shù)據(jù)智能分析等主要功能的實現(xiàn)結(jié)果。本系統(tǒng)實現(xiàn)了河湖圖像的智能化處理、問題結(jié)果的數(shù)字化分析、管理工作的自動化流轉(zhuǎn),能夠降低巡檢成本,縮短巡檢周期,提高巡檢效率,在維護河湖健康、實現(xiàn)河湖功能永續(xù)利用、完善水治理體系、保障水安全的工作中有較好的應(yīng)用前景。
【學(xué)位單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V19;TV85
【部分圖文】：

邱帥、周思宇、馮俊青利用無人機拍攝設(shè)備將目標對象轉(zhuǎn)換成圖像信號，??再通過圖像處理系統(tǒng)獲取目標對象的形態(tài)信息，從而實現(xiàn)機器代替人眼來做測量??和判斷，這樣的技術(shù)結(jié)合為農(nóng)林植保和森林火災(zāi)監(jiān)測帶來便利。??（２）無人機技術(shù)在水利行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀??無人機能夠通過對點云數(shù)據(jù)的分析和處理，結(jié)合高分辨率影像數(shù)據(jù)，快速和??自動得到數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)、線劃圖數(shù)據(jù)、數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)等［２（）］。??目前在我國，無人機在水利行業(yè)中的應(yīng)用主要包括山洪災(zāi)害調(diào)查、水土保持??監(jiān)測、河道監(jiān)測監(jiān)管、防洪抗旱抗災(zāi)方面。主要是通過將無人機技術(shù)與激光雷達??技術(shù)相結(jié)合或與新一代高分辨率對地觀測系統(tǒng)相結(jié)合展開的應(yīng)用。在河道監(jiān)測監(jiān)??管方面，利用無人機實時監(jiān)測水利工程進程，再由人工撰寫水情動態(tài)報告；或是??利用無人機對河道有水長度、水面寬度、水庫湖泊面積、水體質(zhì)量程度、水環(huán)境??狀態(tài)等河湖水庫水體信息進行監(jiān)控和采集；又或是利用無人機對水利工程管轄范??圍內(nèi)實時監(jiān)控是否存在違章建筑、違規(guī)養(yǎng)殖、垃圾傾倒、非法采砂等事件，通過??ＧＰＳ定位具體坐標，為行政執(zhí)法管理提供決策依據(jù)。圖１．２便是湖北省某環(huán)衛(wèi)部??門利用無人機進行河道監(jiān)測的應(yīng)用案例。??－

？，．ｕｒｖ，－，別表示連續(xù)性約束和曲率約束，兩個系數(shù)的選取能夠控制曲線的局部連續(xù)性和平??滑程度，對輪廓最終是否能夠收斂至關(guān)重要。外部能量￡？＿？／￣）包含了圖像作??用力產(chǎn)生的能量＾和外力約束產(chǎn)生的能量如公式（２－４）所示，??圖像作用力以輪廓是否與局部特征一致為依據(jù)來控制曲線不斷向目標對象的邊??緣運動，而約束力是人為設(shè)定的約束條件，通常設(shè)置為０。??Ｋ，ａｌ＝Ｅｍ，ｒｎａｌ（Ｖ）?＋Ｖｅｒｎａｌ?（Ｖ）?（２－１?）??ｔｕ?ｊＶ）＝ＵＶ）?＋?Ｉｎ．?（?Ｖ）?Ｏ⑴卜＇Ｗｆ?＋?川Ｖ?”Ｗ｜?也．?（２－２）??ｖ－（５）?＝?＾￡），?ｖ＇Ｘｓ）－＾１?（２－３）??ｄｓ?ｄ２ｓ??Ｅｔｅｒｎａｌ?（Ｖ）?＝?Ｅ，ｎ，ａｇｅ?＋?Ｋｏ＾ｒａｉｎｔ?＝?Ｐ（ｖ（ｓ））ｄＳ?＋?（?２－４?）??／Ｋｖ）通常是根據(jù)目標分割需求定義的一種標量函數(shù)，如果Ｍｖ）表示的是梯??度函數(shù)，那么Ｓｎａｋｅ輪廓曲線將會不斷地向圖像邊緣運動直到與目標邊界吻合。??其過程如圖２．１所示。??Ｖ??

圍像素點歸并到當前的區(qū)域，直到圖像中不再具有相似性質(zhì)的點為判斷像素之間是否具有相似性時是以平均灰度值、紋理、顏色等信冀利利［３４］等人在論文中就提到了基于區(qū)域生長的分割方法，首先點，種子點的個數(shù)即為子區(qū)域的數(shù)量，然后再由各個種子點遍歷圖區(qū)域的分割。??常在實際的分割應(yīng)用中需要確定好如下３個條件：??（１）確定選取的種子點像素能夠正確代表待分割區(qū)域；??（２）確定在生長過程中相鄰像素點與種子點是否具有相似性的判別（３）確定區(qū)域生長過程的停止條件。??２．２是區(qū)域生長的一個示例。圖２．２?（ａ）為待分割圖像，灰色標記始的種子點，示例中采用的相似性判別準則是：若相鄰像素點與種度值差小于設(shè)定的分割門限則將該像素歸并到當前區(qū)域中。圖割門限ｒ＝２；圖（ｃ）中分割門限ｒ＝８�？梢姺指铋T限設(shè)置的不同影響也不盡相同。實際應(yīng)用中要根據(jù)圖像特點選擇合適的圖像信息性的標準，并選擇能夠使目標與背景具有明顯差別的值作為分割門
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本文編號：2880465