摘要
本发明公开了一种基于图谱特征的岸滩塑料垃圾无人机监测方法,其特点是该方法包括:多光谱无人机航拍建模、可见光及多光谱数据预处理、训练实例分割模型检测垃圾目标同时生成掩膜、提取各个垃圾目标的图像与光谱特征、结合图像与光谱特征分类识别各个垃圾和建立各类垃圾的质量‑占地面积模型用于存量估算等步骤。本发明基于实例分割模型提取了反映塑料制品形貌差异的图像特征以及反映材质差异的光谱特征,增加了塑料垃圾的识别维度,与现有技术相比通过结合图像与光谱特征实现了多维高精的塑料垃圾类型识别,并基于识别结果实现了类别对应的塑料垃圾存量估算,具有良好的运用前景和商业开发价值。
技术关键词
无人机监测方法
实例分割模型
图谱特征
反射率
可见光
多光谱
塑料
TensorFlow框架
实例分割算法
掩膜
实测光谱曲线
影像
深度学习环境
飞行控制软件
垃圾分类识别
图像
分类特征
分支
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报警方法
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虫草特征
多模态
粉末
智能识别方法
深度学习模型
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点云数据处理
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