河湖管理是城市生態(tài)治理過(guò)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(xiàn)工作依賴(lài)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(zhǎng)、回報(bào)率低等矛盾日益突出。因此本文提出建立基于特征的無(wú)人機(jī)河湖圖像智能處理系統(tǒng),將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用到河湖巡檢工作中,實(shí)現(xiàn)人工識(shí)別到機(jī)器識(shí)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(guó)內(nèi)外無(wú)人機(jī)應(yīng)用現(xiàn)狀和人工智能研究現(xiàn)狀,搜集了我國(guó)無(wú)人機(jī)在水利行業(yè)中的應(yīng)用案例。然后針對(duì)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(wèn)題:一是河道區(qū)域分割;二是兩種河面污染源的識(shí)別,特別是廢棄船只和綠色漂浮物污染。為實(shí)現(xiàn)河道區(qū)域的完整分割,提出區(qū)域生長(zhǎng)和活動(dòng)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(jìn)行了比較,得出該方法更適合解決無(wú)人機(jī)河湖圖像中河道區(qū)域分割問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)兩種河面污染源的識(shí)別,提出采用DPM(Deformable Part Model)模型識(shí)別河面廢棄船只和采用HSV(Hue,Saturation,Value)模型的模板匹配法識(shí)別綠色漂浮物,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證DPM模型在識(shí)別緊緊相連且形狀類(lèi)型不同的船只時(shí)效果較好,基于HSV的模板匹配法在綠色漂浮物識(shí)別中正確率能夠達(dá)到 91.23%。最后本文在對(duì)姜堰區(qū)河湖巡檢工作流程研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了河湖圖像智能處理系統(tǒng)的需求分析與功能設(shè)計(jì),并給出了無(wú)人機(jī)地面數(shù)據(jù)采集、無(wú)人機(jī)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(shí)現(xiàn)結(jié)果。本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了河湖圖像的智能化處理、問(wèn)題結(jié)果的數(shù)字化分析、管理工作的自動(dòng)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(hù)河湖健康、實(shí)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：V19;TV85
【部分圖文】：

邱帥、周思宇、馮俊青利用無(wú)人機(jī)拍攝設(shè)備將目標(biāo)對(duì)象轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，??再通過(guò)圖像處理系統(tǒng)獲取目標(biāo)對(duì)象的形態(tài)信息，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)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(cè)帶來(lái)便利。??（２）無(wú)人機(jī)技術(shù)在水利行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀??無(wú)人機(jī)能夠通過(guò)對(duì)點(diǎn)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(dòng)得到數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)、線(xiàn)劃圖數(shù)據(jù)、數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)等［２（）］。??目前在我國(guó)，無(wú)人機(jī)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(cè)、河道監(jiān)測(cè)監(jiān)管、防洪抗旱抗災(zāi)方面。主要是通過(guò)將無(wú)人機(jī)技術(shù)與激光雷達(dá)??技術(shù)相結(jié)合或與新一代高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)相結(jié)合展開(kāi)的應(yīng)用。在河道監(jiān)測(cè)監(jiān)??管方面，利用無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水利工程進(jìn)程，再由人工撰寫(xiě)水情動(dòng)態(tài)報(bào)告；或是??利用無(wú)人機(jī)對(duì)河道有水長(zhǎng)度、水面寬度、水庫(kù)湖泊面積、水體質(zhì)量程度、水環(huán)境??狀態(tài)等河湖水庫(kù)水體信息進(jìn)行監(jiān)控和采集；又或是利用無(wú)人機(jī)對(duì)水利工程管轄范??圍內(nèi)實(shí)時(shí)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(guò)??ＧＰＳ定位具體坐標(biāo)，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(mén)利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行河道監(jiān)測(cè)的應(yīng)用案例。??－

？，．ｕｒｖ，－，別表示連續(xù)性約束和曲率約束，兩個(gè)系數(shù)的選取能夠控制曲線(xiàn)的局部連續(xù)性和平??滑程度，對(duì)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(lái)控制曲線(xiàn)不斷向目標(biāo)對(duì)象的邊??緣運(yùn)動(dòng)，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(biāo)分割需求定義的一種標(biāo)量函數(shù)，如果Ｍｖ）表示的是梯??度函數(shù)，那么Ｓｎａｋｅ輪廓曲線(xiàn)將會(huì)不斷地向圖像邊緣運(yùn)動(dòng)直到與目標(biāo)邊界吻合。??其過(guò)程如圖２．１所示。??Ｖ??

圍像素點(diǎn)歸并到當(dāng)前的區(qū)域，直到圖像中不再具有相似性質(zhì)的點(diǎn)為判斷像素之間是否具有相似性時(shí)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(zhǎng)的分割方法，首先點(diǎn)，種子點(diǎn)的個(gè)數(shù)即為子區(qū)域的數(shù)量，然后再由各個(gè)種子點(diǎn)遍歷圖區(qū)域的分割。??常在實(shí)際的分割應(yīng)用中需要確定好如下３個(gè)條件：??（１）確定選取的種子點(diǎn)像素能夠正確代表待分割區(qū)域；??（２）確定在生長(zhǎng)過(guò)程中相鄰像素點(diǎn)與種子點(diǎn)是否具有相似性的判別（３）確定區(qū)域生長(zhǎng)過(guò)程的停止條件。??２．２是區(qū)域生長(zhǎng)的一個(gè)示例。圖２．２?（ａ）為待分割圖像，灰色標(biāo)記始的種子點(diǎn)，示例中采用的相似性判別準(zhǔn)則是：若相鄰像素點(diǎn)與種度值差小于設(shè)定的分割門(mén)限則將該像素歸并到當(dāng)前區(qū)域中。圖割門(mén)限ｒ＝２；圖（ｃ）中分割門(mén)限ｒ＝８�？梢�(jiàn)分割門(mén)限設(shè)置的不同影響也不盡相同。實(shí)際應(yīng)用中要根據(jù)圖像特點(diǎn)選擇合適的圖像信息性的標(biāo)準(zhǔn)，并選擇能夠使目標(biāo)與背景具有明顯差別的值作為分割門(mén)
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本文編號(hào)：2880465