一种零样本条件下水华面积视频监测与识别方法技术

本发明专利技术涉及一种一种零样本条件下水华面积视频监测与识别方法，属于图像识别分类领域。该方法包含以下步骤：S1：图像采集；S2：水体区域识别和分割；S3：对分割后的水体图像进行增强处理；S4：藻华分割；S5：计算藻华的分布和面积，并反馈。本发明专利技术方法通过对终端固定摄像头采集到的水域图像进行图像分割、图像增强处理，能够识别出蓝藻水华，实现蓝藻水华监测的自动化和智能化，能够提高藻华监测效率和准确性，同时实现实时藻华预警。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种零样本条件下水华面积视频监测与识别方法，属于图像识别分类领域，尤其适用于零样本条件下水华面积视频监测与识别。

技术介绍

1、水华现象是指水体中藻类突发性大量增殖引起的藻类聚集。常见的水华藻类包括蓝藻、绿藻和硅藻，尤其是蓝藻水华，是内陆湖库管理和水资源开发利用中的重要生态问题。水华的危害主要表现在：大量藻类聚集在水体表层，遮蔽光照和阻挡空气交换，导致水体溶解氧下降，影响其他生物的生存；一些有害蓝藻分泌毒素，致使鱼虾死亡并污染景观，危及饮用水安全，造成经济损失和社会负面影响。水华暴发在全球已成加剧趋势，机理不明确、具有随机性、突发性与风险潜在性，随着环境保护和水资源管理的日益重视，对水华的预警预测研究仍然是一个全球性热点议题。

2、目前，蓝藻水华(简称藻华)暴发的监测方法包括卫星遥感技术、基于浮标观测的方法以及岸边固定站点的方法。这些方法虽能基本实现蓝藻水华的监测和预警，但存在诸多问题。例如，卫星遥感技术对环境条件敏感，浮标观测方法成本高昂，岸边固定站点的方法无法及时发现突发事件且需要较长时间的数据积累。此外，常规监测方法如实地测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种零样本条件下水华面积视频监测与识别方法，其特征在于，利用零样本藻华实时监测系统进行实现，所述的零样本藻华实时监测系统由固定摄像头(1)、边缘计算装置(2)、云端服务器(3)构成；所述的固定摄像头(1)与边缘计算装置(2)相连：所述的固定摄像头(1)对准监测区域水域，并按照采样周期拍摄RGB图像并上传给边缘计算装置(2)；所述的边缘计算装置(2)为微处理器，用于边缘端对RGB图像进行水体分割处理；所述的边缘计算装置(2)与云端服务器(3)通过网络进行通讯；所述的云端服务器(3)对水体图像增强处理并进行蓝藻水华识别，并将识别结果通过网络实时反馈给用户；该方法包含以下步骤：

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【技术特征摘要】

1.一种零样本条件下水华面积视频监测与识别方法，其特征在于，利用零样本藻华实时监测系统进行实现，所述的零样本藻华实时监测系统由固定摄像头(1)、边缘计算装置(2)、云端服务器(3)构成；所述的固定摄像头(1)与边缘计算装置(2)相连：所述的固定摄像头(1)对准监测区域水域，并按照采样周期拍摄rgb图像并上传给边缘计算装置(2)；所述的边缘计算装置(2)为微处理器，用于边缘端对rgb图像进行水体分割处理；所述的边缘计算装置(2)与云端服务器(3)通过网络进行通讯；所述的云端服务器(3)对水体图像增强处理并进行蓝藻水华识别，并将识别结果通过网络实时反馈给用户；该方法包含以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种零样本条件下水华面积视频监测与识别方法，其特征在于，步骤s2所述的图像分割技术为：dinov2模型，提取感兴趣区域，输出为水域二值掩码maskwater；所述的分割后的水体图像iw(x)＝maskwater·i(x)，其中i(x)为固定摄像头(1)采集的rgb图像，x为图像中的像素。

3.根据权利要求1所述的一种零样本条件下水华面积视频监测与识别方法，其特征在于，所述的步骤s...

【专利技术属性】
技术研发人员：闪锟，龚治岗，潘珉，尚明生，郭艳英，朱宇，黄超，
申请(专利权)人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院，
类型：发明
国别省市：

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