一种基于无人机的水域污染采集识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法及系统，涉及水域水质探测技术领域，基于水域图像监测记录数据构建水域污染识别模型，通过无人机对待监测水域进行高空图像采集，基于采集结果进行水域分区生成水域分区边界坐标列表，进而进行飞行路径规划，控制无人机进行低空多时序图像采集，基于水域污染识别模型获取水域污染标签信息，解决现有技术中进行水域污染采集识别时，对于实时图像采集的精细化程度较低，同时进行图像识别分析进程中，由于模型的内部运行机制智能化程度较低，使得最终的污染物识别结果不够精准的技术问题，通过进行采集流程与模型运行机制优化，可有效提高图像采集精细度，实现水域污染物的精准识别判定。准识别判定。准识别判定。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的水域污染采集识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及水域水质探测
，具体涉及一种基于无人机的水域污染采集识别方法及系统。

技术介绍

[0002]工业化与城市化进程的加快，使得水污染日益加剧，影响着人类社会的可持续发展与生态平衡，因此加大水域保护力度、进行水生态修复刻不容缓，但由于水域范围较广且位置的多样性，水污染的监测难度较大，需保障监测数据的环境适配性，以进行因源修复，当前主要通过无人机进行高空巡检，采集水域图像进行信息提取评估，但由于现有技术的局限性，使得采集过程与采集结果较之期望状态还存在一定的差距，有待进一步加强。
[0003]现有技术中，进行水域污染采集识别时，对于实时图像采集的精细化程度较低，同时进行图像识别分析进程中，由于模型的内部运行机制智能化程度较低，使得最终的污染物识别结果不够精准。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的进行水域污染采集识别时，对于实时图像采集的精细化程度较低，同时进行图像识别分析进程中，由于模型的内部运行机制智能化程度较低，使得最终的污染物识别结果不够精准的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法，所述方法包括：获取水域图像监测记录数据；根据所述水域图像监测记录数据，基于隐马尔科夫链，构建水域污染识别模型；通过无人机对待监测水域进行高空图像采集，生成水域一级图像采集结果；根据所述水域一级图像采集结果进行水域分区，生成水域分区边界坐标列表；根据所述水域分区边界坐标列表进行路径规划，生成无人机飞行路径规划结果；根据所述无人机飞行路径规划结果控制所述无人机对所述待监测水域进行低空多时序图像采集，生成水域二级图像采集结果；将所述水域二级图像采集结果输入所述水域污染识别模型，生成水域污染标签信息。
[0007]第二方面，本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别系统，所述系统包括：数据获取模块，所述数据获取模块用于获取水域图像监测记录数据；模型构建模块，所述模型构建模块用于根据所述水域图像监测记录数据，基于隐马尔科夫链，构建水域污染识别模型；
高空图像采集模块，所述高空图像采集模块用于通过无人机对待监测水域进行高空图像采集，生成水域一级图像采集结果；列表生成模块，所述列表生成模块用于根据所述水域一级图像采集结果进行水域分区，生成水域分区边界坐标列表；路径规划模块，所述路径规划模块用于根据所述水域分区边界坐标列表进行路径规划，生成无人机飞行路径规划结果；低空图像采集模块，所述低空图像采集模块用于根据所述无人机飞行路径规划结果控制所述无人机对所述待监测水域进行低空多时序图像采集，生成水域二级图像采集结果；标签生成模块，所述标签生成模块用于将所述水域二级图像采集结果输入所述水域污染识别模型，生成水域污染标签信息。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请实施例提供的一种基于无人机的水域污染采集识别方法，获取水域图像监测记录数据，基于隐马尔科夫链构建水域污染识别模型；通过无人机对待监测水域进行高空图像采集，生成水域一级图像采集结果，进而进行水域分区生成水域分区边界坐标列表，根据所述水域分区边界坐标列表进行路径规划，生成无人机飞行路径规划结果，控制所述无人机对所述待监测水域进行低空多时序图像采集，生成水域二级图像采集结果，将其输入所述水域污染识别模型中，生成水域污染标签信息，解决现有技术中存在的进行水域污染采集识别时，对于实时图像采集的精细化程度较低，同时进行图像识别分析进程中，由于模型的内部运行机制智能化程度较低，使得最终的污染物识别结果不够精准的技术问题，通过进行采集流程与模型运行机制优化，可有效提高图像采集精细度，实现水域污染物的精准识别判定。
附图说明
[0009]图1为本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法流程示意图；图2为本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法中水域污染识别模型构建流程示意图；图3为本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法中水域分区边界坐标列表生成流程示意图；图4为本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别系统结构示意图。
[0010]附图标记说明：数据获取模块11，模型构建模块12，高空图像采集模块13，列表生成模块14，路径规划模块15，低空图像采集模块16，标签生成模块17。
具体实施方式
[0011]本申请通过提供一种基于无人机的水域污染采集识别方法及系统，用于解决现有技术中存在的进行水域污染采集识别时，对于实时图像采集的精细化程度较低，同时进行图像识别分析进程中，由于模型的内部运行机制智能化程度较低，使得最终的污染物识别结果不够精准的技术问题。
实施例一
[0012]如图1所示，本申请提供了一种基于无人机的水域污染采集识别方法，所述方法包括：步骤S100：获取水域图像监测记录数据；具体而言，为保障人类社会的可持续发展与生态平衡，需加大水域保护力度，通过进行水域实时状态监测确定适配性修复方案，因此对于水域监测数据的采集评估精准度极为重要，本申请提供的一种基于无人机的水域污染采集识别方法， 通过进行待监测水域的高空图像采集实现水域分区，确定信息采集点以进行飞行路径规划，进而基于规划路线进行低空图像采集，保障图像采集精细化，基于水域污染识别模型进行图像采集结果的分析识别，确定水域污染源。
[0013]首先，设定预定时间区间，即进行历史记录数据调取的时间间隔，基于所述预定时间区间进行水域监测数据获取，例如基于水质监测系统进行需求水域监测数据调取，所述水质监测系统覆盖了多类型水域的多种水域状态信息，可确定水域的完整演变周期，以保障调取数据的准确度与完备性，对调取的数据进行关联标识与时序标识，便于进行识别区分，生成所述水域图像监测记录数据，所述水域图像监测记录数据的获取为后续进行模型构建提供了数据源。
[0014]步骤S200：根据所述水域图像监测记录数据，基于隐马尔科夫链，构建水域污染识别模型；具体而言，基于所述水域图像监测记录数据提取水色特征记录数据和水域污染物记录数据，将其作为样本数据训练卷积神经网络，构建水色特征提取模块；进一步对所述水色特征记录数据和水域污染物记录数据进行相关性分析，通过进行相关度计算与筛选确定水色特征数据集和污染物标定数据集，将其作为构建数据集，基于隐马尔可夫链构建水域污染识别模块，将所述水色特征提取模块作为前置模块，将所述水域污染识别模块作为后置模块，将前置模块的输出层与后置模块的输入层进行合并，生成所述水域污染识别模型，所述水域污染识别模型为进行水域实时采集图像的辅助性虚拟分析工具，通过基于马尔可夫链将水域特征的时序变化引入，较之常规模型可有效提高污染物评估准确性。
[0015]进一步而言，如图2所示，所述根据所述水域图像监测记录数据，基于隐马尔本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的水域污染采集识别方法，其特征在于，包括：获取水域图像监测记录数据；根据所述水域图像监测记录数据，基于隐马尔科夫链，构建水域污染识别模型；通过无人机对待监测水域进行高空图像采集，生成水域一级图像采集结果；根据所述水域一级图像采集结果进行水域分区，生成水域分区边界坐标列表；根据所述水域分区边界坐标列表进行路径规划，生成无人机飞行路径规划结果；根据所述无人机飞行路径规划结果控制所述无人机对所述待监测水域进行低空多时序图像采集，生成水域二级图像采集结果；将所述水域二级图像采集结果输入所述水域污染识别模型，生成水域污染标签信息。2.如权利要求1所述的一种基于无人机的水域污染采集识别方法，其特征在于，所述根据所述水域图像监测记录数据，基于隐马尔科夫链，构建水域污染识别模型，包括：根据所述水域图像监测记录数据，提取水色特征记录数据和水域污染物记录数据；根据所述水域图像监测记录数据，遍历所述水色特征记录数据和所述水域污染物记录数据进行相关性分析，生成水色特征数据集和污染物标定数据集；根据所述水域图像监测记录数据和所述水色特征记录数据，基于卷积神经网络，构建水色特征提取模块；根据所述水色特征数据集和所述污染物标定数据集，基于隐马尔科夫链，构建水域污染识别模块；将所述水色特征提取模块的输出层与所述水域污染识别模块的输入层合并，生成所述水域污染识别模型。3.如权利要求2所述的一种基于无人机的水域污染采集识别方法，其特征在于，所述根据所述水域图像监测记录数据，遍历所述水色特征记录数据和所述水域污染物记录数据进行相关性分析，生成水色特征数据集和污染物标定数据集，包括：获取m项相关度评估公式：其中，表征任意一水色特征记录数据，表征对应的水域污染物记录数据，表征与共同出现的频率，表征共同出现的频率，m为整数，且m≥0；根据所述m项相关度评估公式，遍历所述水色特征记录数据，对所述水域污染物记录数据进行相关性分析，生成多个相关度；将所述多个相关度满足相关度阈值的水色特征和污染物配对，生成所述水色特征数据集和所述污染物标定数据集。4.如权利要求2所述的一种基于无人机的水域污染采集识别方法，其特征在于，所述根据所述水色特征数据集和所述污染物标定数据集，基于隐马尔科夫链，构建水域污染识别模块，包括：对所述水色特征数据集和所述污染物标定数据集按照时序排列，生成水色特征数据序列和污染物标定数据序列；通过专家组遍历所述水色特征数据序列进行水色转移概率标定，生成观测量转移概率
矩阵；通过专家组遍历所述污染物标定数据序列进行污染物比例转移概率标定，生成隐含量转移概率矩阵；根据所述观测量转移概率矩阵，基于隐马尔科夫链，构建输入评估层；根据所述隐含量转移概率矩阵，基于隐马尔科夫链，构建输出评估层；根据所述输入评估层和所述输出评估...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建华，王静宇，马亚中，李蹊，郭宝松，谷雨明，
申请(专利权)人：中关村科学城城市大脑股份有限公司，
类型：发明
国别省市：