内河河道监视与浮萍识别系统设计

摘要：

内河河道水面的浮萍是造成水环境恶劣的一个重要原因.文中设计了一个内河河道监视与浮萍识别系统,通过在河岸架设摄像头对河道状况进行实时采集监测.从采集到的自然河道图像中高效提取出河道线,进而准确检测、识别浮萍.通过HED神经网络实现了适用于野外河道图像的河道线提取;基于Mask-RCNN网络实现了浮萍的检测,并做到了预处理、识别与后处理一体化.实验结果显示:以交叉比作为评价标准,在样本容量为97的测试集上达到了93.8％的准确率,相比传统算法提高了30.6％;单张河道图片边缘提取速率达到了0.275 s,能够满足实时性.Mask-RCNN网络保持了识别、检测与分割任务上的高性能,实验证明了Mask-RCNN网络在实际场景下的可行性,在样本容量为1042的浮萍数据集上,检测准确率达到95.41％,相比经典机器学习方法准确率提高了3.41％.

关键词：河道监视;浮萍识别;内河河道线提取;图像采集;图像预处理;Mask-RCNN;对比验证

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73-34;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金;广东省数字信号与图象处理技术重点实验室开放课题

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：65-71