一种环境监测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种环境监测方法及装置，用以实现对河流监控图像中的河流漂浮物进行精确计数，从而得到对河流环境质量的更为准确、实时的监测结果。本申请提供的一种环境监测方法，包括：确定河流监控图像；对河流监控图像进行高斯滤波平滑处理，并对高斯滤波平滑处理得到的图像进行预设次数下采样，利用高斯滤波平滑处理得到的图像以及每次下采样得到的图像构建高斯金字塔模型，高斯金字塔模型包括多层图像，其中最底层图像为高斯滤波平滑处理得到的图像，其他每层图像为一次下采样得到的图像，利用高斯金字塔模型的每一层图像，确定河流监控图像的感兴趣区域；针对感兴趣区域内的河流漂浮物进行计数，并基于计数结果确定河流环境质量。环境质量。环境质量。

【技术实现步骤摘要】
一种环境监测方法及装置


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种环境监测方法及装置。

技术介绍

[0002]河流是地球环境的重要组成部分，是人类生存和发展的基础。随着经济和工业化的发展，河流污染事件频发。其中河流漂浮物是河流环境关注的热点问题，包括人为丢弃的生活垃圾、死亡动植物等。如果不及时清理，会对水生态环境造成破坏。
[0003]现有技术大多只是采用深度学习网络检测河流拍摄图像中是否存在漂浮物，但是河流拍摄图像场景存在很多干扰因素，容易对检测结果造成影响，进而无法实现对河流环境质量进行准确、实时地评估，导致无法及时采取相应的保护策略。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种环境监测方法及装置，用以实现对河流监控图像中的河流漂浮物进行精确计数，从而得到对河流环境质量的更为准确、实时的监测结果。
[0005]本申请实施例提供的一种环境监测方法，包括：
[0006]确定河流监控图像；
[0007]对所述河流监控图像进行高斯滤波平滑处理，并对高斯滤波平滑处理得到的图像进行预设次数下采样，利用高斯滤波平滑处理得到的图像以及每次下采样得到的图像构建高斯金字塔模型，所述高斯金字塔模型包括多层图像，其中最底层图像为高斯滤波平滑处理得到的图像，其他每层图像为一次下采样得到的图像，利用所述高斯金字塔模型的每一层图像，确定所述河流监控图像的感兴趣区域；
[0008]针对所述感兴趣区域内的河流漂浮物进行计数，并基于计数结果确定河流环境质量。
[0009]通过该方法，确定河流监控图像；对所述河流监控图像进行高斯滤波平滑处理，并对高斯滤波平滑处理得到的图像进行预设次数下采样，利用高斯滤波平滑处理得到的图像以及每次下采样得到的图像构建高斯金字塔模型，所述高斯金字塔模型包括多层图像，其中最底层图像为高斯滤波平滑处理得到的图像，其他每层图像为一次下采样得到的图像，利用所述高斯金字塔模型的每一层图像，确定所述河流监控图像的感兴趣区域；针对所述感兴趣区域内的河流漂浮物进行计数，并基于计数结果确定河流环境质量，通过对河流监控图像中的河流漂浮物进行精确计数，实现对河流环境质量进行准确、实时地评估，从而可以及时采取相应的保护策略。
[0010]在一些实施例中，所述利用所述高斯金字塔模型的每一层图像，确定所述河流监控图像的感兴趣区域，包括：
[0011]通过预设的滑动窗口在所述高斯金字塔模型的每一层图像上滑动，利用所述滑动窗口每次滑动所处的图像区域的方向梯度直方图，确定所述河流监控图像的感兴趣区域。
[0012]通过该方法，实现利用不同分辨率的图像信息更为精确地筛选出河流监控图像中
需要重点关注的区域，从而有利于提高后续河流漂浮物计数的准确性。
[0013]在一些实施例中，所述方法包括：
[0014]针对所述高斯金字塔模型的每一层图像上所述滑动窗口每次滑动所处的图像区域，利用该图像区域内各个像素点的梯度方向和梯度幅值，确定该图像区域的方向梯度直方图，并利用所述方向梯度直方图得到该图像区域的方向梯度直方图特征向量；针对所述高斯金字塔模型的每一层图像，将所述滑动窗口在该层图像上每次滑动所处的图像区域的方向梯度直方图特征向量进行串联，得到该层图像对应的梯度图像；
[0015]将所述高斯金字塔模型的每一层图像对应的梯度图像缩放到同一尺寸后相加，并对相加得到的结果求平均，得到所述河流监控图像的感兴趣区域。
[0016]通过该方法，实现对河流监控图像中的河流漂浮物所在区域进行精准定位，从而有利于提升后续生成河流漂浮物密度图的精度，进而提高河流漂浮物计数的准确性。
[0017]在一些实施例中，对所述河流监控图像进行高斯滤波平滑处理之前，还包括：
[0018]采用伽马校正法对所述河流监控图像进行处理。
[0019]通过该方法，实现调节河流监控图像的明暗对比度，降低图像局部阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰。
[0020]在一些实施例中，所述针对所述感兴趣区域内的河流漂浮物进行计数，包括：
[0021]通过由多个卷积层构成的骨干网络，对所述感兴趣区域内的图像进行卷积处理，得到第一特征图；
[0022]通过多个并行的不同感受野的分支，对所述第一特征图进行卷积处理，得到多种粒度的特征图，每一粒度的特征图对应一个所述分支的处理结果；其中，所述分支为卷积神经网络的卷积层；
[0023]基于所述第一特征图和所述多种粒度的特征图，得到第二特征图；
[0024]通过由多个卷积层构成的解码器，对所述第二特征图进行卷积处理，得到河流漂浮物密度图，并利用所述河流漂浮物密度图进行河流漂浮物计数，得到所述河流监控图像对应的河流漂浮物计数结果。
[0025]通过该方法，基于感兴趣区域得到第一特征图，再基于第一特征图得到第二特征图，实现在复杂场景下获取更丰富的图像特征，降低图像粒度变化对河流漂浮物检测准确性的影响，从而可以获得更为精确的河流漂浮物密度图，提高河流漂浮物计数的准确性。
[0026]在一些实施例中，所述基于所述第一特征图和所述多种粒度的特征图，得到第二特征图，包括：
[0027]针对每一所述分支得到的特征图，利用所述第一特征图对应的矩阵，分别与该分支得到的特征图对应的矩阵进行减法运算，并将减法运算得到的特征图通过预设的激活函数，得到漂浮物相关性权重图，根据所述漂浮物相关性权重图确定感兴趣区域内的图像为漂浮物的概率；利用所述漂浮物相关性权重图对应的矩阵，与该分支得到的特征图对应的矩阵进行乘法运算，得到河流漂浮物所在区域增强显示的特征图；
[0028]利用得到的每一所述河流漂浮物所在区域增强显示的特征图，与所述第一特征图进行图像特征融合，得到第二特征图。
[0029]通过该方法，实现增强河流漂浮物所在区域的显示，抑制河流背景的显示，从而进一步提高河流漂浮物的检测准确性。
[0030]在一些实施例中，所述利用所述河流漂浮物密度图进行河流漂浮物计数，得到所述河流监控图像对应的河流漂浮物计数结果，包括：
[0031]对所述河流漂浮物密度图进行图像形态学处理；
[0032]对所述图像形态学处理后的河流漂浮物密度图进行积分操作，得到所述河流监控图像对应的河流漂浮物计数结果。
[0033]通过该方法，实现排除河流漂浮物密度图中的干扰区域，进一步增强河流漂浮物所在区域的显示，减少误判，提高了河流漂浮物计数的准确性。
[0034]本申请另一实施例提供了一种环境监测装置，其包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述任一种方法。
[0035]此外，根据实施例，例如提供了一种用于计算机的计算机程序产品，其包括软件代码部分，当所述产品在计算机上运行时，这些软件代码部分用于执行上述所定义的方法的步骤。该计算机程序产品可以包括在其上存储有软件代码部分的计算机可读介本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种环境监测方法，其特征在于，所述方法包括：确定河流监控图像；对所述河流监控图像进行高斯滤波平滑处理，并对高斯滤波平滑处理得到的图像进行预设次数下采样，利用高斯滤波平滑处理得到的图像以及每次下采样得到的图像构建高斯金字塔模型，所述高斯金字塔模型包括多层图像，其中最底层图像为高斯滤波平滑处理得到的图像，其他每层图像为一次下采样得到的图像，利用所述高斯金字塔模型的每一层图像，确定所述河流监控图像的感兴趣区域；针对所述感兴趣区域内的河流漂浮物进行计数，并基于计数结果确定河流环境质量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述高斯金字塔模型的每一层图像，确定所述河流监控图像的感兴趣区域，包括：通过预设的滑动窗口在所述高斯金字塔模型的每一层图像上滑动，利用所述滑动窗口每次滑动所处的图像区域的方向梯度直方图，确定所述河流监控图像的感兴趣区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：针对所述高斯金字塔模型的每一层图像上所述滑动窗口每次滑动所处的图像区域，利用该图像区域内各个像素点的梯度方向和梯度幅值，确定该图像区域的方向梯度直方图，并利用所述方向梯度直方图得到该图像区域的方向梯度直方图特征向量；针对所述高斯金字塔模型的每一层图像，将所述滑动窗口在该层图像上每次滑动所处的图像区域的方向梯度直方图特征向量进行串联，得到该层图像对应的梯度图像；将所述高斯金字塔模型的每一层图像对应的梯度图像缩放到同一尺寸后相加，并对相加得到的结果求平均，得到所述河流监控图像的感兴趣区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述河流监控图像进行高斯滤波平滑处理之前，还包括：采用伽马校正法对所述河流监控图像进行处理。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述感兴趣区域内的河流漂浮物进行计数，包括：通过由多个卷积层构成的骨干网络，对所述感兴趣区域内的图像进行卷积处理，得到第一特征图；通过多个并行的不同感受野的分支，对所述第一特征图进行卷积处理，得到多种粒度...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志林，王佩雯，王文明，孙从军，张洪波，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：