波浪识别方法、装置、计算机可读存储介质和无人飞行器制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种波浪识别方法，包括：提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。根据本发明专利技术的实施例，通过比较不同时刻的图像中目标区域的特征信息，根据比较结果可以确定特征信息的变化情况，而不同的物体在发生变化时，特征信息变化的情况有所不同，因此根据特征信息的变化情况可以确定目标区域对应实际环境中发生变化的为何种物体，从而根据特征信息的变化情况可以确定图像中的目标区域是否为波浪。

Wave recognition method, device, computer readable storage medium and UAV

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】波浪识别方法、装置、计算机可读存储介质和无人飞行器
本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及波浪识别方法、波浪识别装置、计算机可读存储介质和无人飞行器。
技术介绍
目前的无人飞行器等设备，在进行自动定位时，是根据与环境中物体的关系来确定自身位置的，例如自身相对环境中的物体保持静止，那么即可确定自身静止，自身相对于环境中的物体发生了位移，那么即可确定自身运动。但是在某些场景下，环境中的物体是运动的，例如在环境包括水域的情况下，水域中存在波浪，而波浪则是时刻运动并且形状也发生变化，若根据自身与波浪之间的关系确定自身位置，那么将难以确定自身是在运动还是在静止。因此，需要一种方式来识别环境中是否存在波浪，以便无人飞行器等设备根据识别结果进行动作。
技术实现思路
本专利技术提供了波浪识别方法、波浪识别装置、计算机可读存储介质和无人飞行器，以解决相关技术中的技术问题。根据本专利技术实施例的第一方面，提出一种波浪识别方法，所述方法包括：提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。根据本专利技术实施例的第二方面，提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有若干计算机指令，所述计算机指令被执行时进行如下处理：提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。根据本专利技术实施例的第三方面，提出一种波浪识别装置，所述装置包括处理器，所述处理器用于，提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。根据本专利技术实施例的第四方面，提出一种无人飞行器，所述无人飞行器包括处理器，所述处理器用于，提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。由以上本专利技术实施例提供的技术方案可见，通过比较不同时刻的图像中目标区域的特征信息，根据比较结果可以确定特征信息的变化情况，而不同的物体在发生变化时，特征信息变化的情况有所不同，因此根据特征信息的变化情况可以确定目标区域对应实际环境中发生变化的为何种物体，从而根据特征信息的变化情况可以确定图像中的目标区域是否为波浪。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术的实施例示出的一种波浪识别方法的示意流程图。图2是根据本专利技术的实施例示出的另一种波浪识别方法的示意流程图。图3是根据本专利技术的实施例示出的又一种波浪识别方法的示意流程图。图4是根据本专利技术的实施例示出的另一种波浪识别方法的示意流程图。图5是根据本专利技术的实施例示出的又一种波浪识别方法的示意流程图。图6是根据本专利技术的实施例示出的一种确定所述目标区域是否运动的示意流程图。图7是根据本专利技术的实施例示出的一种计算所述投影与所述第二图像中的目标区域的边缘的第二相似度的示意流程图。图8是根据本专利技术的实施例示出的一种确定所述图像采集装置在第一时刻与第二时刻的姿态变化的示意流程图。图9是根据本专利技术的实施例示出的另一种确定所述图像采集装置在第一时刻与第二时刻的姿态变化的示意流程图。图10是根据本专利技术的实施例示出的一种分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域的示意流程图。图11是根据本专利技术的实施例示出的一种将所述第一图像转换为第一二值化图像，将所述第二图像转换为第二二值化图像的示意流程图。图12是根据本专利技术的实施例示出的一种以所述第一二值化图像为蒙版在所述第一图像中提取目标区域，以所述第二二值化图像为蒙版在所述第二图像中提取目标区域的示意流程图。图13A至图13D是根据本公开的实施例示出的提取目标区域的示意图。图14是根据本专利技术的实施例示出的另一种波浪识别方法的示意流程图。图15是根据本专利技术的实施例示出的又一种波浪识别方法的示意流程图。图16是根据本专利技术的实施例示出的又一种波浪识别方法的示意流程图。图17是根据本专利技术的实施例示出的又一种波浪识别方法的示意流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。另外，在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。图1是根据本专利技术的实施例示出的一种波浪识别方法的示意流程图。本实施例所示的方法可以应用于设置有图像采集装置的设备，例如配置有图像采集装置的飞行器、船舶等载运工具。如图1所示，所述波浪识别方法可以包括以下步骤：步骤S1，提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像。步骤S2，分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域。在一个实施例中，图像采集装置可以按照一定时间间隔采集图像，每次采集的图像称为一帧图像，例如在一秒内可以采集20帧图像。其中，第一图像和第二图像可以是相邻的两帧图像，也可以是不相邻的两帧图像。在一个实施例中，目标区域可以为通过特定方式在图像中确定的区域，该特定方式可以在较大程度上保证第一图像中的目标区域和第二图像中的目标区域在实际环境中对应同一物体。其中，可以将第一图像转换为第一二值化图像，将第二图像转换为第二二值化图像，然后以第一二值化图像为蒙版在所述第一图像中提取目标区域，以第二二值化图像为蒙版在第二图像中提取目标区域。具体提取方式在后续实施例中进行详细说明。在一个实施例中，第一时刻与第二时刻的差值(也即时间间隔)可以小于预设时长，例如预设时长可以为小于或等于0.5秒，从而避免第一图像和第二图像对应的实际环境变化较大，而导致第一图像中的目标区域和第二图像中的目标区域在实际环境中对应不同的物体，使得识别结果不准确。步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种波浪识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；/n分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；/n比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；/n根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】一种波浪识别方法，其特征在于，所述方法包括：
提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；
分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；
比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；
根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区域的特征信息包括位置信息和/或颜色信息。


根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述位置信息为所述目标区域的中心位置，所述比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息包括：
计算所述第一图像中的目标区域的中心位置到所述第二图像中的目标区域的中心位置的距离；所述根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪包括：
在所述第一图像中的目标区域的中心位置到所述第二图像中的目标区域的中心位置的距离超过第一预设阈值的情况下，识别所述目标区域为波浪。


根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述颜色信息为所述目标区域的灰度值，所述比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息包括：
计算所述第一图像中的目标区域的灰度值和所述第二图像中的目标区域的灰度值的第一相似度；所述根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪包括：
在所述第一相似度超过所述第二预设阈值的情况下，识别所述目标区域为波浪。


根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过灰度直方图分析所述目标区域的灰度值的分布。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像之前，确定所述目标区域是否为水域；
其中，若确定所述目标区域为水域，提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像。


根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息之前，确定所述目标区域是否运动；
其中，若确定所述目标区域运动，比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息。


根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标区域是否运动包括：
确定所述第一图像中的目标区域的边缘在所述第二图像中的投影；
计算所述投影与所述第二图像中的目标区域的边缘的第二相似度；
若所述第二相似度大于第三预设阈值，确定所述目标区域运动。


根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述计算所述投影与所述第二图像中的目标区域的边缘的第二相似度包括：
确定所述第一图像中的目标区域的边缘的第一坐标；
确定所述图像采集装置在第一时刻与第二时刻的姿态变化；
根据所述第一坐标、所述姿态变化确定所述投影的坐标；
计算所述投影的坐标与所述第二图像中的目标区域的边缘的坐标的第二相似度。


根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像采集装置在第一时刻与第二时刻的姿态变化包括：
确定第一时刻的所述图像采集装置的第一姿态，以及第二时刻的所述图像采集装置的第二姿态；
根据所述第一姿态和所述第二姿态的差异确定旋转差异。


根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像采集装置在第一时刻与第二时刻的姿态变化包括：
确定第一时刻的所述图像采集装置的第一位置和第二时刻的所述图像采集装置的第二位置；
根据所述第一位置到所述第二位置的位移确定位置差异。


根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域包括：
将所述第一图像转换为第一二值化图像，将所述第二图像转换为第二二值化图像。


根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像转换为第一二值化图像，将所述第二图像转换为第二二值化图像包括：
将图像采集装置在第一时刻采集的第一图像转换为第一灰度图像，将图像采集装置在第二时刻采集的第二图像转换为第二灰度图像；
将所述第一灰度图像中灰度值小于预设灰度值的像素的灰度值置零以得到所述第一图像，将所述第二灰度图像中灰度值小于预设灰度值的像素的灰度值置零以得到所述第二图像；
对所述第一图像进行二值化得到所述第一二值化图像，对所述第二图像进行二值化得到所述第二二值化图像。


根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域包括：
以所述第一二值化图像为蒙版在所述第一图像中提取目标区域，以所述第二二值化图像为蒙版在所述第二图像中提取目标区域。


根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述以所述第一二值化图像为蒙版在所述第一图像中提取目标区域，以所述第二二值化图像为蒙版在所述第二图像中提取目标区域包括：
确定所述第一二值化图像中值为最大值的像素所构成的至少一个区域的面积，确定所述第二二值化图像中值为最大值的像素所构成的至少一个区域的面积；
在所述第一二值化图像中删除所述区域中面积小于预设面积的区域得到第一子图像，在所述第二二值化图像中删除所述区域中面积小于预设面积的区域得到第二子图像；
以所述第一子图像为蒙版在所述第一图像中提取目标区域，以所述第二子图像为蒙版在所述第二图像中提取目标区域。


根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一时刻与所述第二时刻的差值小于预设时长。


根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述预设时长为0.5秒。


根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
在识别所述目标区域为波浪的情况下，计算所述目标区域的移动速度。


根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标区域的移动速度包括：
通过光流法计算所述目标区域的移动速度。


根据权利要求18所述的方法，其特征在于，适用于无人飞行器，所述方法还包括：
根据所述目标区域的移动速度控制所述无人飞行器的运动。


根据权利要求20所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域的移动速度控制所述无人飞行器的运动包括：
根据所述目标区域的移动速度控制所述无人飞行器跟随所述目标区域、或靠近所述目标区域、或远离所述目标区域。


根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，适用于无人飞行器，所述方法还包括：
在识别所述目标区域为波浪的情况下，控制所述无人飞行器悬停。


根据权利要求22所述的方法，其特征在于，所述控制所述无人飞行器悬停包括：
控制所述无人飞行器悬停在所述当前位置。


根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，适用于无人飞行器，所述方法还包括：
在识别所述目标区域为波浪的情况下，若无人飞行器当前根据环境中物体定位，生成提示信息；
其中，所述提示信息用于提示调整定位策略。


根据权利要求24所述的方法，其特征在于，所述调整定位策略包括：
提示所述无人飞行器提高根据GPS定位信息确定位置的优先级。


根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
在多张待识别图像中标记所述目标区域被识别为波浪的多个波浪图像；
根据所述波浪图像的属性信息，将所述多个波浪图像合成为视频。


根据权利要求26所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括以下至少之一：
时间、地点。


一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有若干计算机指令，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像；
分别提取所述第一图像和所述第二图像中的目标区域；
比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息；
根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪。


根据权利要求28所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述目标区域的特征信息包括位置信息和/或颜色信息。


根据权利要求29所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
计算所述第一图像中的目标区域的中心位置到所述第二图像中的目标区域的中心位置的距离；所述根据所述特征信息的比较结果识别所述目标区域是否为波浪包括：
在所述第一图像中的目标区域的中心位置到所述第二图像中的目标区域的中心位置的距离超过第一预设阈值的情况下，识别所述目标区域为波浪。


根据权利要求29所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
计算所述第一图像中的目标区域的灰度值和所述第二图像中的目标区域的灰度值的第一相似度；以及
在所述第一相似度超过所述第二预设阈值的情况下，识别所述目标区域为波浪。


根据权利要求31所述的计算机可读存储介质，其特征在于，通过灰度直方图分析所述目标区域的灰度值的分布。


根据权利要求29所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
在提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像之前，确定所述目标区域是否为水域；
其中，若确定所述目标区域为水域，提取图像采集装置在第一时刻采集的第一图像和在第二时刻采集的第二图像。


根据权利要求29所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
在比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息之前，确定所述目标区域是否运动；
其中，若确定所述目标区域运动，比较所述第一图像中的目标区域和所述第二图像中的目标区域的特征信息。


根据权利要求34所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
确定所述第一图像中的目标区域的边缘在所述第二图像中的投影；
计算所述投影与所述第二图像中的目标区域的边缘的第二相似度；
若所述第二相似度大于第三预设阈值，确定所述目标区域运动。


根据权利要求35所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
确定所述第一图像中的目标区域的边缘的第一坐标；
确定所述图像采集装置在第一时刻与第二时刻的姿态变化；
根据所述第一坐标、所述姿态变化确定所述投影的坐标；
计算所述投影的坐标与所述第二图像中的目标区域的边缘的坐标的第二相似度。


根据权利要求36所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
确定第一时刻的所述图像采集装置的第一姿态，以及第二时刻的所述图像采集装置的第二姿态；
根据所述第一姿态和所述第二姿态的差异确定旋转差异。


根据权利要求36所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
确定第一时刻的所述图像采集装置的第一位置和第二时刻的所述图像采集装置的第二位置；
根据所述第一位置到所述第二位置的位移确定位置差异。


根据权利要求28至38中任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
将所述第一图像转换为第一二值化图像，将所述第二图像转换为第二二值化图像。


根据权利要求39所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
将图像采集装置在第一时刻采集的第一图像转换为第一灰度图像，将图像采集装置在第二时刻采集的第二图像转换为第二灰度图像；
将所述第一灰度图像中灰度值小于预设灰度值的像素的灰度值置零以得到所述第一图像，将所述第二灰度图像中灰度值小于预设灰度值的像素的灰度值置零以得到所述第二图像；
对所述第一图像进行二值化得到所述第一二值化图像，对所述第二图像进行二值化得到所述第二二值化图像。


根据权利要求39所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时还进行如下处理：
以所述第一二值化图像为蒙版在所述第一图像中提取目标区域，以所述第二二值化图像为蒙版在所述第二图像中提取目标区域。


根据权利要求41所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
确定所述第一二值化图像中值为最大值的像素所构成的至少一个区域的面积，确定所述第二二值化图像中值为最大值的像素所构成的至少一个区域的面积；
在所述第一二值化图像中删除所述区域中面积小于预设面积的区域得到第一子图像，在所述第二二值化图像中删除所述区域中面积小于预设面积的区域得到第二子图像；
以所述第一子图像为蒙版在所述第一图像中提取目标区域，以所述第二子图像为蒙版在所述第二图像中提取目标区域。


根据权利要求28至38中任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述第一时刻与所述第二时刻的差值小于预设时长。


根据权利要求43所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述预设时长为0.5秒。


根据权利要求28至38中任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
在识别所述目标区域为波浪的情况下，计算所述目标区域的移动速度。


根据权利要求45所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
通过光流法计算所述目标区域的移动速度。


根据权利要求46所述的计算机可读存储介质，其特征在于，适用于无人飞行器，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
根据所述目标区域的移动速度控制所述无人飞行器的运动。


根据权利要求47所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
根据所述目标区域的移动速度控制所述无人飞行器跟随所述目标区域、或靠近所述目标区域、或远离所述目标区域。


根据权利要求28至38中任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，适用于无人飞行器，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
在识别所述目标区域为波浪的情况下，控制所述无人飞行器悬停。


根据权利要求49所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
控制所述无人飞行器悬停在所述当前位置。


根据权利要求28至38中任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，适用于无人飞行器，所述计算机指令被执行时进行如下处理：
在识别所述目标区域为波浪的情况下，若无人飞行器当前根据环境中物体定位，生成提示信息；
其...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡剑钊，周游，郑伟宏，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44