摘要
本申请公开了一种基于图像识别的水面漂浮物分类和测量方法,包括:放置标定板,采集图像底图和初始焦距图,标定标定板四个顶点像素特征点;标注水体掩膜和漂浮物掩膜,识别水体掩膜并生成漂浮物检测范围,利用漂浮物掩膜和MaskDINO模型对漂浮物识别模型进行训练;识别标定板位置,根据标定板位置和标定板物理尺寸计算当前透视变换矩阵,采用当前透视变换矩阵将MaskDINO模型识别的漂浮物映射至物理平面并计算漂浮物的物理面积;基于变焦图识别漂浮物类型和位置,将初始焦距图和变焦图识别结果进行匹配;采集初始焦距图的漂浮物像素检测位置,通过标定当前透视变换矩阵换算漂浮物相对物理检测位置,换算得到漂浮物的流速。有效解决漂浮物的精确分类问题。
技术关键词
透视变换矩阵
标定板
掩膜
测量方法
水面漂浮物检测
直方图
ROI图像
特征点
物理
像素
顶点
预置位
标定参照物
识别水体
算法
光学变焦
系统为您推荐了相关专利信息
卷积神经网络模型
路面
图像
多层神经网络模型
数据存储模块
粒度测量方法
光学检测单元
图像获取模块
矿浆
超声波传感器
多目相机
坐标系转换参数
标定板图像
机械臂
自动标定方法
生成对抗网络
三维模型特征
数据
三角形面片
深度卷积神经网络