(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211237681.4 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 山东辰升科技有限公司 地址 276800 山东省日照市山海天旅游度 假区卧龙山街道太公岛三路教授花园 三期小区南沿河商业 街105-07号商铺 (72)发明人 何冬晓　王栋　李杨　贺伟　 (74)专利代理 机构 郑州知倍 通知识产权代理事 务所(普通 合伙) 41191 专利代理师 邱珍珍 (51)Int.Cl. G06V 20/05(2022.01) G06V 20/17(2022.01) G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 一种基于无人机遥感的海洋安全监测方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于无人机遥感的海洋 安全监测方法及系统， 涉及图像处理技术领域， 包括获取海洋垃圾的区域图像； 将区域图像分割 为多个子图像， 获取反光子图像； 对反光子图像 进行超像素分割获得反光子图像的多个超像素 块； 获取超像素块中每个像素点的灰度趋势值； 获取超像素块的灰度趋势方向角； 获取每个超像 素块的聚集程度； 确定反光子图像的反光曲线； 获取超像素块中每个像素点到 反光曲线的距离， 获取每个像素点的反光程度值； 获取每个像素点 的目标灰度值； 获得目标图像； 获取区域图像中 的垃圾区域； 本发明解决了相关技术中， 在对海 洋垃圾检测时由于反光影响导致海洋垃圾检测 准确性低的技 术问题。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115331094 A 2022.11.11 CN 115331094 A 1.一种基于无 人机遥感的海洋安全监测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取海洋垃圾的区域图像； 将区域图像分割为多个子 图像， 并获取该区域图像中的反 光子图像； 对所述每 个反光子图像进行超像素分割获得每 个反光子图像的多个超像素块； 根据所述超像素块中每个像素点邻域内像素点的灰度值， 得到该超像素块中每个像素 点的灰度趋势值； 利用每个超像素块中每个像素点的灰度趋势 值获取每个超像素块的灰度 趋势方向角； 根据每个超像素块的灰度趋势方向角与 该超像素块所在反光子图像中超像素块个数， 获取每个超像素块的聚集 程度； 根据所述反光子图像中每个超像素块的中心点获取所述反光子图像的反光曲线， 且所 述反光曲线位于反光子图像中； 根据每个超像素块中每个像素点到反光曲线的距离、 该像素点的灰度值和该像素点所 在超像素块的聚集 程度获取每 个超像素块中每 个像素点的目标 灰度值； 利用获取的所有超像素块中每个像素点的目标灰度值对所述区域图像中所对应的像 素点的灰度值进行替换， 获得目标图像； 对所述目标图像进行阈值分割， 得到区域图像中的垃圾区域， 根据垃圾区域在海平面 上的实际面积判断海洋垃圾区域 安全程度。 2.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 获取该区 域图像中的反光子图像的过程中， 还包括对所述区域图像分割为多个子图像， 根据每个所 述子图像中像素点的灰度值 获取每个所述子图像的反光特征值； 根据所述反光特征值从多 个所述子图像中获取反光子图像。 3.根据权利要求2所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 所述根据 每个所述子图像中像素点的灰度值获取每个所述子图像的反光特征值的过程中， 还包括设 定灰度阈值， 根据所述灰度阈值获取子图像中灰度值大于所述灰度阈值的像素点个数， 并 根据子图像中灰度值大于所述灰度阈值的像素点个数和所述子图像中像素点的灰度均值 获取所述子图像的反光特 征值。 4.根据权利要求3所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 所述子图 像的反光特 征值通过下式确定： 式中， 为第 个子图像的反光特征值； 为第 个子图像中第 个像素点的灰度值； 为第 个子图像中的像素点个数； 为第 个子图像中大于灰度阈值的像素点个数。 5.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述反光特征值从多个所述子图像中获取反光子图像的过程中， 还包括设定反光特征值阈 值， 并将所述多个所述子图像中反光特征值大于所述反光特征值阈值的子图像确定为反光 子图像。 6.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 所述获取权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115331094 A 2所述超像素块的灰度趋势方向角的过程 为： 以所述超像素块中每个像素点为中心像素点获取该像素点的3*3像素点邻域； 以所述 3*3像素点邻域的中心像素点为原点， 水平方向为横坐标， 竖直方向为纵坐标建立坐标系， 分别获取所述坐标系中0度方向角、 45度方向角、 90度方 向角、 135度方 向角、 180度方向角、 225度方向角、 270度方向角和315方向角八个方向角的灰度趋势 值； 依次获取所述超像素块 中每个像素点的八个方向角的灰度趋势值； 获取全部像素点的八个方向角的灰度趋势值； 获取全部像素点的八个方向角的灰度趋势值中灰度趋势分布值大于0的灰度趋势值对 应的方向角， 从所述灰度趋势分布值大于0的灰度趋势值对应的方向角获取出现次数最多 的方向角作为所述超像素块的灰度趋势方向角。 7.根据权利要求6所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 所述方向 角的灰度趋势值 通过下式确定： 式中， 为方向角的灰度趋势值； 为3*3像素点邻 域中方向角对应的第一个像素点的 灰度值， 为3*3像素点邻域方向角对应的第二个像素点的灰度值； 为3*3像素点邻域方 向角对应的第三个 像素点的灰度值。 8.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 所述超像 素块的聚集程度为反光区域子图像中和该超像素块的灰度趋势方向角相同的像素点个数 与反光区域子图像中超像素块个数的比值。 9.根据权利要求1所述的基于无人机遥感的海洋安全监测方法， 其特征在于， 所述获取 每个超像素块中每个像素点的目标灰度值的过程中还包括获取每个像素点的反光特征值， 所述像素点的反光特 征值通过下式确定： 式中， 为像素点的反光程度值； 为像素点所在超像素块的聚集程度； 为像素点到反 光曲线的最短距离； 为像素点的灰度值。 10.一种基于无 人机遥感的海洋安全监测系统， 其特 征在于， 包括： 超像素块获取模块， 用于获取海洋垃圾的区域图像； 将所述区域图像分割为多个子 图 像， 根据每个所述子图像中像素点的灰度值获取每个所述子图像的反光特征值； 根据所述 反光特征值从多个所述子图像中获取反光子图像； 对所述每个反光子图像进 行超像素分割 获得每个反光子图像的多个超像素块； 聚集程度获取模块， 用于根据 所述超像素块获取模块获取的超像素块中每个像素点邻 域内像素点的灰度值， 获取所述超像素块中每个像素点的灰度趋势值； 根据所述超像素块 中每个像素点的灰度趋势值获取所述超像素块的灰度趋势方向角依 次获取每个超像素块 的灰度趋势方向角； 根据每个超像素块的灰度趋势方向角与反光区域子图像中超像素块个 数， 获取每 个超像素块的聚集 程度； 目标灰度值确定模块， 用于根据超像素块获取模块获取的根据 所述反光子图像中每个 超像素块的中心 点， 根据所述反光子图像中每个超像素块的中心点 获取所述反光子图像的权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115331094 A 3