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申请/专利权人：北京正固智信科技有限公司

摘要：本发明涉及智慧城市技术领域，具体涉及一种基于无人机的内河河道船只自动检测方法，具体包括以下步骤：S101、确定要进行自动检测的河道区域，构建覆盖河道区域的电子地图，在电子地图上将河道区域分割为若干个子区域，在若干个子区域内设置检测点；S102、对采集到的船只图像数据集进行预处理，消除物体的图像畸变；S103、对降采样后的鸟瞰图像，进行边缘检测得到只含有边缘点的二值图像，再利用变换拟合出两条最长的直线，确定河道的边界；S104、对河道内的二值图像，采用多尺度的三角形匹配以检测河道中的船只。本方法采用基于无人机视频的内河河道船只检测方法，能够顺利实现全河道巡检，大大降低检测成本。

主权项：1.一种基于无人机的内河河道船只自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、确定要进行自动检测的河道区域，构建覆盖河道区域的电子地图，在电子地图上将河道区域分割为若干个子区域，在若干个子区域内设置检测点；S102、对采集到的船只图像数据集进行预处理，消除物体的图像畸变；S103、对降采样后的鸟瞰图像，进行边缘检测得到只含有边缘点的二值图像，再利用变换拟合出两条最长的直线，确定河道的边界，具体包括以下步骤：S1、对预处理后的图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，使用加权平均法进行计算，具体计算公式如下：Gray＝0.299*R+0.587*G+0.114*B其中，R、G、B分别表示红绿蓝三个颜色通道的像素值，0.299、0.587以及0.114位常用权值，权值的总和为1，表示灰度值是通过红绿蓝三个通道的加权平均得到的，利用Soble算子对灰度图像进行卷积操作，分别计算每个像素点的幅度值以及方向，水平方向的卷积表示为： 其中，[-1,0,1]表示与当前像素相邻的3个像素在水平方向上的权重，分别代表左侧、当前和右侧像素在水平方向上的权重，[-2,0,2]表示与当前像素下方相邻的3个像素在水平方向上的权重，分别代表左下、当前下方和右下像素在水平方向上的权重，[-1,0,1]表示与当前像素上方相邻的3个像素在水平方向上的权重，分别代表左上、当前上方和右上像素在水平方向上的权重，垂直方向的卷积表示为： 其中，[-1,-2,-1]表示与当前像素相邻的3个像素在垂直方向上的权重，分别代表上方、当前和下方像素在垂直方向上的权重，[0,0,0]表示与当前像素下方相邻的3个像素在垂直方向上的权重，表示垂直方向上没有权重，即不参与计算，[1,2,1]表示与当前像素上方相邻的3个像素在垂直方向上的权重，[1,2,1]分别代表下方、当前和上方像素在垂直方向上的权重，依据水平以及垂直方向上的梯度计算梯度幅值以及方向，梯度幅值的具体计算公式如下：magin＝sqrtGx^2+Gy^2其中，Gx^2表示水平方向上的梯度值进行平方运算，Gy^2表示垂直方向上的梯度值进行平方运算，梯度方向的具体计算公式如下：angle＝atan2Gx+Gy其中，atan2表示求反正切；S2、在梯度方向上对边缘像素进行筛选，保留边缘特征，根据梯度幅值以及梯度方向，将每个像素点标记为梯度方向上的某一个区间，具体的：将角度范围[0,45°的像素标记为区间0，将角度范围[45,90°的像素标记为区间1，以此类推，直到标记完所有的像素点，对于每个像素点，比较其与相邻两个区间中的像素幅值大小，如果该像素幅值小于其中任意一个相邻像素的幅值，则将该像素幅值置为0，否则保留该像素幅值，根据梯度方向计算该像素所属的区间index，其中index∈[0,7]，表示8个方向，根据index计算该像素沿梯度方向的两个邻近像素坐标x1，y1以及x2，y2；S3、依据S2得到的图像，将大于高阈值的像素点认定为强边缘，小于低阈值的像素认定为弱边缘，对于梯度幅值在高低阈值之间的像素点，如果其8邻域内有强边缘像素点，则将该像素点也认定为强边缘，将未认定为强边缘也未认定为弱边缘的像素点的值置为0，预设高阈值为T_H,低阈值为T_L，当前像素点的梯度幅值为Gx,y,邻域像素点的梯度幅值为Gi,j,则：A、当Gx,yT_H,则将该像素点标记为强边缘；B、当Gx,yT_L，则将该像素点标记为弱边缘；C、当T_L≤Gx,y≤T_H，则进行进一步判断，遍历该像素点的8邻域像素，至少存在一个强边缘像素点时，则将该像素点标记为强边缘，否则将其标记为背景；D、将被标记为强边缘的像素点组成最终的边缘图像；S4、对于边缘图像中的每个边缘点，计算直线参数，对于图像中的每个边缘点x,y,计算该点到原点0,0的距离ρ与x轴正方向的夹角θ，具体计算公式如下：ρ＝xcosθ+ysinθ其中，x表示边缘点在笛卡尔坐标系中的横坐标，y表示边缘点在笛卡尔坐标系中的纵坐标，在参数空间中对直线参数进行累加操作，筛选出直线参数，定义参数空间的大小；所述邻近像素坐标的具体计算公式如下：当index＝0时，表示角度范围为[0,45°，相邻的两个区间为index＝1以及index＝1，对应的坐标计算为：x1,y1＝x-1,y+1，x2,y2＝x+1,y-1；当index＝1时，表示角度范围为[45,90°，相邻的两个区间为index＝0以及index＝2，对应的坐标计算为：x1,y1＝x,y+1，x2,y2＝x,y-1；当index＝2时，表示角度范围为[90,135°，相邻的两个区间为index＝1以及index＝2，对应的坐标计算为：x1,y1＝x+1,y+1,x2,y2＝x-1,y-1；当index＝3时，表示角度范围为[135,180°，相邻的两个区间为index＝2以及index＝4，对应的坐标计算为：x1,y1＝x+1,y，x2,y2＝x-1,y；当index＝4时，表示角度范围为[-45,0°，相邻的两个区间为index＝3以及index＝5，对应的坐标计算为：x1,y1＝x+1,y-1,x2,y2＝x-1,y+1；当index＝5时，表示角度范围[-90,-45°，相邻的两个区间为index＝4以及index＝6，对应的坐标计算为：x1,y1＝x,y-1,x2,y2＝x,y+1；当index＝6时，表示角度范围[-135,-90°，相邻的两个区间为index＝5以及index＝7，x1,y1＝x-1,y-1,x2,y2＝x+1,y+1；当index＝7时，表示角度范围[-180,-135°，相邻的两个区间为index＝6以及index＝0，x1,y1＝x-1,y，x2,y2＝x+1,y，对于当前像素x,y,当它的梯度幅值小于x1，y1以及x2，y2处的梯度幅值，则将当前像素的梯度幅值置为0，否则保留该像素梯度幅值；S104、对河道内的二值图像，采用多尺度的三角形匹配以检测河道中的船只。

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