一种水面油污检测方法技术

本发明专利技术属于油污检测技术领域，具体公开一种水面油污检测方法，包括如下步骤：获取初始水面图像，对初始水面图像进行处理，得到最终水面图像；S2：对最终水面图像进行分割，得到目标区域；S3：提取目标区域的特征参量值；S4：基于神经网络建立水面油污检测模型；S5：将目标区域的特征参量值输入水面油污检测模型，得到水面油污检测结果。本发明专利技术解决了现有技术存在的实用性低、人力成本投入大、检测效率低以及准确性低的问题。准确性低的问题。准确性低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种水面油污检测方法


[0001]本专利技术属于油污检测
，具体涉及一种水面油污检测方法。

技术介绍

[0002]水电站的水面油污对水电站的正常运行有着极大的影响，而水面油污不像其他漂浮物，特征明显，容易判断和识别。现有的障碍物检测系统中，也只能对明显突出水面的漂浮物进行检测，而对没有明显高度差的水面油污无法检测，实用性低；现有的水面油污一般依赖人工检测，人力成本投入大，并且检测效率低，准确性低。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在于至少在一定程度上解决上述技术问题之一。
[0004]为此，本专利技术目的在于提供一种水面油污检测方法，用于解决现有技术存在的实用性低、人力成本投入大、检测效率低以及准确性低的问题。
[0005]本专利技术所采用的技术方案为：
[0006]一种水面油污检测方法，包括如下步骤：
[0007]S1：获取初始水面图像，对初始水面图像进行处理，得到最终水面图像；
[0008]S2：对最终水面图像进行分割，得到目标区域；
[0009]S3：提取目标区域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水面油污检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取初始水面图像，对初始水面图像进行处理，得到最终水面图像；S2：对最终水面图像进行分割，得到目标区域；S3：提取目标区域的特征参量值；S4：基于神经网络建立水面油污检测模型；S5：将目标区域的特征参量值输入水面油污检测模型，得到水面油污检测结果。2.根据权利要求1所述的一种水面油污检测方法，其特征在于：所述的步骤S1的具体步骤为：S1
‑
1：获取水面的实时视频数据，并对实时视频数据进行帧截取，得到初始水面图像；S1
‑
2：对初始水面图像进行定义和预处理，得到预处理后水面图像；S1
‑
3：剔除预处理后水面图像中的非水面区域，得到最终水面图像。3.根据权利要求2所述的一种水面油污检测方法，其特征在于：所述的步骤S1
‑
2中，对初始水面图像进行的定义包括图像定义和数据标记；对初始水面图像进行的预处理包括灰度处理、平滑处理降噪处理以及归一化处理。4.根据权利要求2所述的一种水面油污检测方法，其特征在于：所述的步骤S1
‑
3的具体步骤为：S1
‑3‑
1：获取预处理后水面图像的上限灰度值；S1
‑3‑
2：将预处理后水面图像中超过上限灰度值的目标像素点使用未超过上限灰度值的临近像素点进行替换，剔除预处理后水面图像中的非水面区域，得到最终水面图像。5.根据权利要求4所述的一种水面油污检测方法，其特征在于：所述的步骤S1
‑3‑
1中，预处理后水面图像的上限灰度值的获取公式为：式中，L
o
为处理后水面图像的上限灰度值；F(x,y)为处理后水面图像的像素点f(x,y)的灰度值；n、m分别为处理后水面图像中高亮区域的起始横坐标和起始纵坐标；N、M分别为处理后水面图像中高亮区域的结束横坐标和结束纵坐标；Diff为图像灰度标准...

【专利技术属性】
技术研发人员：李军，李阳，赵付华，吴宏宇，朱学富，周波，
申请(专利权)人：四川华能宝兴河水电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：