【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，更具体的说是涉及一种多金属矿区中未知目标的检测方法。
技术介绍
1、
2、目前，深海视像数据中的未知目标发现，仍主要采用人工观看视像的方式进行发现并记录。但视像数据量大，人工很难做到注意力长时间高度集中，难免存在纰漏。
3、另外，采用图像法对深海多金属结核区域进行分析的技术已经较为成熟，但分析对象为图像区域内的多金属结核目标和未知目标的结合体，针对未知目标进行剥离分析难度很大；采用大数据方法对多金属结核进行识别，近年来也已经不断得到应用推广，能够通过多金属结核图像样本进行大数据模型训练，得到多金属结核图像特征，进而利用该模型准确的得到图像内多金属结核目标，但是针对各类未知目标，由于缺乏目标样本且目标种类繁多，难以直接通过样本训练相关识别模型。
4、因此，如何提供一种多金属矿区中未知目标的检测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种多金属矿区中未知目标的检测方法，有效解决了人工查看视频捕捉未知目标耗时耗力的问题，提高了工作效率，提升了海底视像数据的使用率。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种多金属矿区中未知目标的检测方法，包括以下步骤：
4、s1，获取多金属结核视像数据；
5、s2，对所述多金属结核视像数据进行预处理，得到图像样本组数据，并将所述图像样本组数据划分为训练集样本、验证集样本和测试集样本；>
6、s3，构建未知目标检测模型，利用所述训练集样本和所述验证集样本对所述未知目标检测模型进行训练和验证；
7、s4，将所述测试集样本输入训练好的未知目标检测模型中，得到目标检测结果。
8、进一步的，步骤s2中对所述多金属结核视像数据进行预处理的步骤包括：
9、s21，从所述多金属结核视像数据中导出原始图像；
10、s22，按照航次号、视频名、时间点等预设规则对所述原始图像进行存储；
11、s23，对所述原始图像进行切割、标签标注以及增强处理，得到图像样本组数据。
12、进一步的，步骤s3中构建的未知目标检测模型包括基于图像分析算法的多金属结核区域计算模型和基于深度学习的多金属结核检测模型。
13、进一步的，所述基于图像分析算法的多金属结核区域计算模型训练过程为：
14、首先，对所述原始图像进行灰度转换处理，得到转换后的灰度图；
15、其次，利用阈值法对所述灰度图进行二值化转换，得到转换后的二值图；
16、再次，利用数学形态学方法对所述二值图进行闭运算处理，得到数学形态学矫正后的第一黑色像素图像；
17、最后，计算所述第一黑色像素图像的占比。
18、进一步的，所述基于深度学习的多金属结核检测模型训练过程为：
19、首先，构建适用于多金属结核结构分析的deeplab v3+神经网络结构；
20、其次，将所述训练集样本和所述验证集样本输入所述deeplab v3+神经网络进行训练和验证，并将指数函数作为损失函数；
21、再次，通过反复迭代训练，学习多金属结核的特征，得到第二黑色像素图像；
22、最后，计算所述第二黑色像素图像的占比。
23、进一步的，步骤s4具体包括：
24、将所述测试集样本分别输入所述基于图像分析算法的多金属结核区域计算模型和所述基于深度学习的多金属结核检测模型中，获得第一黑色像素图像占比和第二黑色像素图像占比，对两个黑色像素图像占比进行差值计算，若计算出的差值绝对值超出预设阈值，则判定所述测试集样本中存在未知目标。
25、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种多金属矿区中未知目标的检测方法，基于大洋航次调查获取的多金属结核视像数据，通过图像分析法和deeplab v3+神经网络建立模型，依据差值比对剔除海底视像数据中的多金属结核，从而快速定位到海底多金属矿区中未知目标所处的位置，有效解决了人工查看视频捕捉未知目标耗时耗力的问题，极大提高了未知目标检测效率和海底视像数据的使用率。
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1.一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，步骤S2中对所述多金属结核视像数据进行预处理的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，步骤S3中构建的未知目标检测模型包括基于图像分析算法的多金属结核区域计算模型和基于深度学习的多金属结核检测模型。
4.根据权利要求3所述的一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，所述基于图像分析算法的多金属结核区域计算模型训练过程为：
5.根据权利要求3所述的一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，所述基于深度学习的多金属结核检测模型训练过程为：
6.根据权利要求1所述的一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，步骤s2中对所述多金属结核视像数据进行预处理的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种多金属矿区中未知目标的检测方法，其特征在于，步骤s3中构建的未知目标检测模型包括基于图像分析算法的多金属结核区域计算模型和基于深度学习的多金属结...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦广昊，宋晓，李维禄，韩春花，郑兵，苗庆生，杨扬，杨锦坤，
申请(专利权)人：国家海洋信息中心，
类型：发明
国别省市：
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