一种湖泊人船检测方法、系统与流程

本发明属于目标监测，特别涉及一种湖泊人船检测方法、系统。

背景技术：

1、湖泊作为重要的自然资源和旅游景点，不仅具有丰富的生态价值，还具有很高的经济价值。然而，随着湖泊旅游和水上运动的普及，湖泊安全问题日益突出。

2、传统的湖泊安全管理方法主要依赖人工巡视和定期检查。然而这种方法存在效率低下、反应迟缓、具有安全隐患的缺点：人工巡视需要消耗大量的人力物力，尤其在湖泊面积较大的情况下，难以实现监测的全面覆盖；且人工巡视无法实现实时监控，一旦发现异常情况，往往已经错过了最佳处理时机；并且在恶劣天气或夜间，人工巡视的安全性和有效性大大降低。

3、为了解决以上问题，现代湖泊安全管理逐渐引入摄像头进行远程监控。然而，现有的湖泊监控技术还存在以下不足：

4、（1）受环境影响大：现有的湖泊监控摄像头通常只使用可见光或红外光中的一种。可见光摄像头在夜间或光线较暗的情况下效果不佳，而红外光摄像头虽然可以在夜间工作，但在白天的强光下容易受到干扰；由于湖泊环境复杂，如水面反光、天气变化等因素，单一摄像头捕获的图像质量往往不高，难以满足精确检测的要求。

5、（2）检测能力有限：现有的湖泊监控系统往往只能检测到船只，对于人员的检测能力较弱，特别是在水面反光或有遮挡物的情况下。例如夏天正午温度高的情况下，人与地面乔木温差小，红外成像对湖畔人的检测能力弱。

6、（3）实时性和准确性不足：由于图像处理和计算机视觉算法的限制，现有的湖泊监控系统在实时性和准确性方面仍有待提高。

技术实现思路

1、为了解决以上问题，本发明的其一目的在于提供一种湖泊人船检测方法，能够降低环境因素对检测结果的干扰，提高检测的准确性。

2、具体技术方案如下：

3、s1.获取湖泊待测区域的图像对，所述图像对包括同一时间、相同视场下待测区域的红外图像、可见光图像；

4、s2.通过神经网络模型对同一图像对中的两种图像进行人船目标检测，分别输出红外图像、可见光图像的目标检测集，获得人船目标初步检测结果；

5、s3.基于人船目标初步检测结果，计算同一图像对中两种图像检测目标位置区域的交并比、图像前后帧间检测目标位置区域的交并比；基于所述交并比，输出人船目标的检测集，对人船目标进行二次判定。

6、进一步地，所述步骤s3包括：

7、s31.基于人船目标初步检测结果，判断当前帧同一图像对中检测目标的存在情况；若同一图像对中的两种图像都存在检测目标，则执行步骤s32；若同一图像对中仅一种图像存在检测目标，则执行步骤s33；若同一图像对中的两种图像均不存在检测目标，则执行步骤s1；

8、s32.将同一图像对中的其中一种图像的检测目标位置区域映射到另一种图像中获得的检测集，记作映射检测集；根据所述映射检测集以及另一种图像的目标检测集，判断当前帧两种图像中同类型目标的位置区域的交并比是否大于等于第一阈值；若是，则基于当前帧一种图像的目标检测集以及相应的映射检测集，获得当前帧图像对的目标检测集，并转入步骤s34；若否，则转入步骤s33；

9、s33.将同一图像对中判断存在检测目标的一种图像记为第一图像，另一种图像记作第二图像；计算当前帧第一图像的检测目标位置区域和上一帧人船目标的检测集中检测目标位置区域的交并比是否大于等于第二阈值；若是，则基于当前帧第一图像中的目标检测位置区域映射到第二图像中而获得的映射检测集、上一帧人船目标的检测集，获得当前帧图像对的目标检测集；转入步骤s34；

10、s34.根据图像对前后帧检测目标位置区域的运动变化，输出当前帧人船目标的检测集，对当前人船目标进行二次判定。

11、所述步骤s32中，所述图像对当前帧目标检测集 u的计算方法为：

12、；

13、其中，为当前帧一种图像的目标检测位置区域映射到同一图像对中另一种图像中的映射检测集，为当前帧同一图像对中另一种图像中的目标检测集，、为权重系数，且。

14、进一步地，所述步骤s33中，所述图像对当前帧目标检测集 u的计算方法为：

15、；

16、其中，为当前帧第一图像中的目标检测位置区域映射到对应第二图像中的映射检测集，为上一帧人船目标的检测集，初始化为空集，、为权重系数，且。

17、进一步地，所述方法还包括设置目标计数器，基于目标计数器进行人船目标检测报警：

18、所述步骤s31中，当两种图像均不存在检测目标时，将目标计数器减一；

19、所述步骤s32中，当两种图像中同类型目标的位置区域交并比大于等于第一阈值时，将目标计数器加一；

20、所述步骤s33中，当当前帧第一图像的检测目标位置区域和上一帧人船目标的检测集中检测目标位置区域的交并比大于等于第二阈值时，将目标计数器加一；反之，将目标计数器减一；

21、所述步骤s34中，当目标计数器达到目标计数器阈值时，将当前帧图像对的目标检测集作为人船目标的检测集输出。

22、进一步地，所述步骤s34中，

23、当目标计数器未达到目标计数器阈值时，将相应的映射检测集赋值给下一帧的，转入步骤s1，进行下一帧判断；其中，为上一帧人船目标的检测集，初始化为空集；

24、当目标计数器达到目标计数器阈值时，将当前帧图像对的目标检测集作为人船目标的检测集输出，并将当前帧图像对的目标检测集赋值给下一帧的，同时目标计数器减一，转入步骤s1，进行下一帧判断。

25、进一步地，采用集成了双红外相机、可见光相机的双光云台进行红外图像、可见光图像的采集。

26、进一步地，步骤s1中，通过红外相机、可见光相机采集红外图像、可见光图像；在步骤s1之前，对红外相机、可见光相机进行标定，计算红外相机到可见光相机的单应性矩阵、可见光相机到红外相机的单应性矩阵；步骤s3中，根据所述单应性矩阵，将图像对中的一种图像的目标检测位置区域映射到另一种图像中。

27、进一步地，所述单应性矩阵的计算方法具体包括：

28、对在同一视场、世界坐标系下的一组目标特征点，在红外和可见光目标图像，找到与之一一对应的两组特征点及；根据相机成像模型，对红外相机有，其中、、分别为红外相机的内参矩阵、旋转矩阵、平移矩阵；对可见光相机有，其中、、分别为可见光相机的内参矩阵，旋转矩阵、平移矩阵；对公共的目标特征点做矩阵变换，得到：；设,得到红外到可见光图像中点对点的一一映射：；其中为图像间的单应性矩阵，可以通过ransca或lmeds算法在特征点数大于3的情况下解出。

29、本发明的另一目的在于提供一种湖泊人船检测系统，应用了上述湖泊人船检测方法，所述系统包括：

30、可见光模组，用于获取湖泊待测区域的可见光图像；

31、红外机芯，用于获取湖泊待测区域的红外图像；

32、网络模块，用于将所述可见光图像、红外图像传输至处理模块中；

33、处理模块，用于根据可见光图像、红外图像，输出人船目标位置并进行警示。

34、与现有技术相比，上述技术方案之一或多个技术方案能达到至少以下有益效果之一：

35、本方法基于红外光和可见光，结合图像融合技术和优化的计算机视觉算法，通过有效地对检测目标进行二次判定，显著地降低了误检或错检概率，具有极强的鲁棒性；

36、本方法通过优化程序设计，尤其可以避免因可见光或红外光图像交替出现漏检或误检而导致检测结果不准确的情况；

37、本方法降低了环境对检测结果的影响，尤其能够在夜间或恶劣天气条件下进行有效检测；

38、本方法实现了湖泊区域的全面监控，提高了安全性；可实现远程监控和预警，减少了人工巡视的需要；

39、本方法提高了检测的实时性，有助于快速响应紧急情况；

40、本方法实现了对湖泊区域的全面、高效、准确的监控，有效提高了湖泊安全管理水平。