一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统及方法与流程

本发明属于水环境监测与计算机视觉，尤其是一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统及方法。

背景技术：

1、随着生态文明建设和“河长制”的深入推进，对河道水环境的实时监控与污染预警提出了更高要求。河道漂浮物（如塑料垃圾、水草、油污等）是影响水质、航运安全和景观环境的重要指标。传统的河道巡检主要依赖人工巡查或定点摄像头的被动监控，存在效率低、覆盖范围有限、无法实时分析预警等问题。近年来，计算机视觉与模式识别技术在水环境监测领域得到初步应用，通常采用固定摄像头采集图像，通过背景差分、帧间差分或简单阈值分割的方法识别运动目标或异常区域。

2、现有技术的缺陷和不足：

3、1.环境适应性差： 现有方法多针对静态或简单背景，对于河道场景下水面反光、波浪干扰、天气变化（雨、雾）、光照条件变化（昼夜、阴晴）等复杂环境因素鲁棒性不足，易产生大量误检和漏检。

4、2.检测精度与泛化能力有限： 传统图像处理方法（如基于颜色、纹理、形状的阈值分割）难以准确区分漂浮物与水面波纹、倒影、阴影等干扰，对于种类繁多、形态各异的漂浮物（尤其是半淹没或透明物体）检测效果不佳。模型泛化能力弱，难以适配不同河道、不同季节的场景。

5、3.实时性与自动化程度低： 多数方案仍需要人工参与判定或后处理，无法实现真正意义上的7x24小时无人值守自动检测、识别、报警与数据记录。处理流程繁琐，响应速度慢，无法满足突发性污染事件的快速预警需求。

6、4.功能单一： 现有技术主要侧重于“有无”检测，缺乏对漂浮物类型、大小、覆盖密度、移动轨迹、聚集趋势等更深层次信息的智能化分析和量化统计，难以提供精准的决策支持数据。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统及方法，提供一种鲁棒性强、精度高、实时性好、自动化程度高的基于视觉的河道漂浮物智能检测方法，能够有效克服复杂水面环境的干扰，实现对多种类漂浮物的准确识别、定位、跟踪与量化分析，并形成闭环的预警与管理流程。

2、本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

3、一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统，包括图像采集模块、预处理与增强模块、漂浮物检测识别模块、轨迹跟踪与分析模块和预警与数据管理模块，其中，图像采集模块用于采集河道水面的视频流或序列图像；

4、预处理与增强模块用于对原始图像进行去噪、光照补偿、颜色空间转换及反光抑制处理；

5、漂浮物检测识别模块用于采用融合传统视觉特征与深度学习的目标检测框架，对预处理后的图像进行候选区域提取、深度学习推理及后处理优化，输出漂浮物检测结果；

6、轨迹跟踪与分析模块用于对检测出的漂浮物进行多目标跟踪，生成运动轨迹并分析运动参数；

7、预警与数据管理模块用于根据预警规则触发报警，并对检测数据、跟踪轨迹及预警事件进行结构化存储与管理。

8、而且，所述图像采集模块包括部署在河道关键点位的高清网络摄像机、全景摄像机或无人机搭载的视觉设备。

9、而且，所述预警与数据管理模块还用于向管理平台或责任人发送预警通知。

10、一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统的检测方法，包括以下步骤：

11、步骤s1：获取河道水面的实时视频流或序列图像；

12、步骤s2：对获取的图像进行预处理与增强，预处理与增强包括图像去噪、光照归一化、颜色空间转换以及水面反光区域抑制；

13、步骤s3：对预处理后的图像进行漂浮物检测与识别；

14、步骤s4：对连续帧中识别出的漂浮物目标进行多目标跟踪，为目标分配唯一id，记录并分析其运动轨迹、速度及方向；

15、步骤s5：根据预设的预警规则，实时分析检测与跟踪结果，触发预警事件，并将所有数据结构化存储。

16、而且，所述步骤s2中的水面反光区域抑制，采用基于图像修复技术进行处理。

17、而且，所述步骤s3包括以下步骤：

18、步骤s31：利用改进的视觉显著性检测算法提取候选区域；

19、步骤s32：将整帧图像及候选区域输入至预先训练好的轻量化深度学习检测网络中进行前向推理，输出漂浮物目标的边界框、类别置信度及类别标签；

20、步骤s33：应用基于时序一致性的后处理策略对网络输出进行过滤优化。

21、而且，所述步骤s32中的轻量化深度学习检测网络基于改进的yolo架构，并包括以下特征：

22、采用cspnet网络结构，将基础层的特征映射图进行分离，以缓解梯度消失并实现特征复用；

23、引入注意力机制模块，使网络关注漂浮物特征明显的通道和空间区域；

24、采用特征金字塔网络结构，融合深层语义特征与浅层细节特征。

25、而且，所述步骤s33中基于时序一致性的后处理策略具体实现方法为：结合前后多帧的检测结果，对因水面波动造成的瞬时虚警进行过滤。

26、而且，所述步骤s4中基于运动轨迹分析漂浮物的来源方向、聚集趋势以及在特定区域的滞留时间。

27、本发明的优点和积极效果是：

28、1.高鲁棒性与高精度： 通过融合预处理增强、注意力机制引导的深度学习网络以及时序后处理，本发明能有效克服水面反光、波浪、光照变化等复杂环境干扰，显著提高漂浮物检测的准确率（recall）和精确率（precision），减少误报和漏报。

29、2.智能化与功能全面： 不仅实现“检测”，更进一步完成“识别”、“跟踪”、“分析”与“预警”，提供从感知到认知的全链条解决方案，为河道精准治理提供数据支撑。

30、3.实时高效与自动化： 采用轻量化网络模型和优化的处理流程，确保在嵌入式设备或边缘服务器上也能达到实时或准实时的处理速度。整套方法全自动运行，极大降低人工巡检成本，实现24小时无人值守智能监控。

31、4.强扩展性与自适应性： 深度学习模型可通过持续收集新场景数据并进行在线学习不断优化和适应新的河道环境或新型漂浮物。系统模块化设计方便与现有的河道监控平台或智慧水务系统集成。

1.一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统，其特征在于：包括图像采集模块、预处理与增强模块、漂浮物检测识别模块、轨迹跟踪与分析模块和预警与数据管理模块，其中，图像采集模块用于采集河道水面的视频流或序列图像；

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统，其特征在于：所述图像采集模块包括部署在河道关键点位的高清网络摄像机、全景摄像机或无人机搭载的视觉设备。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统，其特征在于：所述预警与数据管理模块还用于向管理平台或责任人发送预警通知。

4.一种如权利要求1至3任一项所述的基于视觉的河道漂浮物智能检测系统的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统的检测方法，其特征在于：所述步骤s2中的水面反光区域抑制，采用基于图像修复技术进行处理。

6.根据权利要求4所述的一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统的检测方法，其特征在于：所述步骤s3包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统的检测方法，其特征在于：所述步骤s32中的轻量化深度学习检测网络基于改进的yolo架构，并包括以下特征：

8.根据权利要求6所述的一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统的检测方法，其特征在于：所述步骤s33中基于时序一致性的后处理策略具体实现方法为：结合前后多帧的检测结果，对因水面波动造成的瞬时虚警进行过滤。

9.根据权利要求6所述的一种基于视觉的河道漂浮物智能检测系统的检测方法，其特征在于：所述步骤s4中基于运动轨迹分析漂浮物的来源方向、聚集趋势以及在特定区域的滞留时间。