CN111523613B - 水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法 - Google Patents

水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法，S1，粗略筛选前景连通区域；S2，以非极大值抑制方法去除多余连通区；S3，图像特征提取；S4，基于SVM的分类处理，在S3得到所述图像特征值后，以图像特征值区分该前景区域是否为环境干扰；S5，使用所述分类模型去除环境干扰，分类模型将对每个外接矩形区域输出判断结果，若输出结果为0，则判定该外接矩形区域为环境干扰，将其从结果中删除；若输出结果为1，则将其保留。本发明有效的降低水利工程现场的外界干扰因素对算法结果的影响，降低算法误报，提高险情识别的准确率；能够在短时间内快速建立新的模型并投入使用，有较好的可拓展性。

Description

水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法
技术领域
本发明涉及图像分析抗干扰方法，尤其是涉及水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法。
背景技术
水利工程多处于野外地区，现场环境复杂，动物、植物、人员、车辆等各种外界非水文或地质干扰因素经常出现在工程场景内。因此，单纯的使用前景目标检测技术对水利工程险情信息进行监控，无法实现对外界干扰因素与实际工程险情进行有效区分，这就导致形成大量的误报信息，直接影响了水利工程的安全维护与抢险工作正常进行。
发明内容
本发明目的在于提供一种水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：
本发明所述水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法，包括下述步骤：
S1，粗略筛选前景连通区域：首先对被监测现场视频流图像处理后的前景二值图像提取每个连通区轮廓，然后计算每个所述连通区轮廓的外接矩形面积s；设定面积阈值t，如果s>t，则保存并进入下一步方法判断，若s≤t，则认为是噪声信息从结果中删除；
S2，以非极大值抑制（NMS）方法去除多余连通区：在S1得到的结果中包含多个所述外接矩形，多个外接矩形会导致外接矩形之间存在包含或大部分区域交叉的情况，因此应当去除多余的矩形窗口；
S3，图像特征提取：使用HS直方图特征与HOG梯度特征作为图像描述特征；所述HS直方图特征只选择色相一个维度计算直方图，色相直方图参数bin=180；所述HOG梯度特征计算参数设置为：图像尺寸=64×128，滑动窗口尺寸=64×128，Block尺寸=16×16，Block_Stride=(8,8)，Cell尺寸=8×8，直方图bin=9，总特征维度为3780；对第S2结果中的各个外接矩型图像区域使用上述两个图像特征算子进行计算，得到每个外接矩形区域的图像特征值；
S4，基于SVM的分类处理：在S3得到所述图像特征值后，以图像特征值区分该前景区域是否为环境干扰；SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；SVM学***面；对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个，但是几何间隔最大的分离超平面却是唯一的；在本方法中以SVM作为基础分类器进行分类，SVM训练学习步骤如下：
S41，收集样本图像：在本方法中，正负样本图像各收集500个，对收集的样本图样进行S 3的特征提取，形成样本特征集并标注，所述标注是指：环境干扰图像标记为0，非干扰图像标记为1；
S42，设定SVM学习参数：经过网格搜索调优后，所述SVM学习参数设定为：核方法=多项式内核，多项式次数=2，惩罚系数C=0.01；
S43，将所述样本特征集导入训练器中进行训练，最终得到分类模型；
S5，使用所述分类模型去除环境干扰：将分类模型用于S3的计算结果中，分类模型将对每个所述外接矩形区域输出判断结果，若输出结果为0，则判定该外接矩形区域为环境干扰，将其从结果中删除；若输出结果为1，则将其保留。
S2中，去除多余的矩形窗口步骤为：
S21，以所述外接矩形的面积为置信分数，面积越大的外接矩形置信分数越大；计算S1得到结果中各个外接矩形的置信分数，然后按从大到小排列；
S22，将结果中置信分数最大的外接矩形作为基准矩形，剩余的外接矩形为非基准矩形，然后从大到小逐个计算每个非基准矩形与基准矩形的交并比（IOU），若交并比≥25%，则将当前外接矩形从结果中删除，若交并比<25%则保留，依次计算直到遍历完整个结果；
S23，然后从S1结果中的非基准矩形中选择置信分数最大的外接矩形设为基准矩形，重复S22，直到结果中只包含基准矩形为止，从而去除了结果中所有多余的所述矩形窗口。
S1中，面积阈值t取值范围根据工程实际需求在50-200之间选择。
本发明利用数字图像特征提取与机器学习技术，对前景目标进行进一步分析处理，使用各种图形学特征算子提取其图像特征，对图像特征进行数据标注与特征工程处理，使用人工智能技术对特征样本进行训练学习，得到分类模型。分类模型可以自动对前景目标进行判断，将判断结果为外界干扰因素的区域自动剔除，只保留可能为实际工程险情的区域。其优点具体体现为：
1、通过对前景目标检测算法的前景连通区域逐个提取特征并筛选，有效的降低水利工程现场的外界干扰因素对算法结果的影响，降低算法误报，提高险情识别的准确率。
2、引入机器学习的方式进行特征判断，可以自动适应数据的变化，根据环境的不同实现***个性化，从海量的数据中寻找数据的潜在的规律和价值，并且可以通过不断增加样本学习的方式实现算法自我迭代升级。
3、使用SVM与数字图像特征的方式进行处理，在模型训练上具有高效性与低成本性，在计算效率上具有实时性，并且根据使用场景的不同能够在短时间内快速建立新的模型并投入使用，有较好的可拓展性。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实施例。
如图1所示，本发明所述水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法，包括下述步骤：
S1，粗略筛选前景连通区域：首先对被监测现场视频流图像处理后的前景二值图像提取每个连通区轮廓，然后计算每个所述连通区轮廓的外接矩形面积s；设定面积阈值t，面积阈值t取值范围根据工程实际需求在50-200之间选择，如果s>t，则保存并进入下一步方法判断，若s≤t，则认为是噪声信息从结果中删除；
S2，以非极大值抑制（NMS）方法去除多余连通区：在S1得到的结果中包含多个所述外接矩形，多个外接矩形会导致外接矩形之间存在包含或大部分区域交叉的情况，因此应当去除多余的矩形窗口；去除多余的矩形窗口步骤为：
S21，以所述外接矩形的面积为置信分数，面积越大的外接矩形置信分数越大；计算S1得到结果中各个外接矩形的置信分数，然后按从大到小排列；
S22，将结果中置信分数最大的外接矩形作为基准矩形，剩余的外接矩形为非基准矩形，然后从大到小逐个计算每个非基准矩形与基准矩形的交并比（IOU），若交并比≥25%，则将当前外接矩形从结果中删除，若交并比<25%则保留，依次计算直到遍历完整个结果；
S23，然后从S1结果中的非基准矩形中选择置信分数最大的外接矩形设为基准矩形，重复S22，直到结果中只包含基准矩形为止，从而去除了结果中所有多余的所述矩形窗口。
S3，图像特征提取：为了适用于水利工程，经过多次实验与筛选，本发明最终选择使用HS直方图特征与HOG梯度特征作为图像描述特征；
HSV颜色特征：HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。HSV即色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)，又称HSB(B即Brightness)。色相是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，如红色、黄色等。饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。在本方法中只选择色相（Hue）一个维度作为计算直方图，Hue直方图参数bin=180；
HOG梯度特征描述符关注对象的结构或形状，在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述；HOG梯度特征其本质为：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方；在本方法中，HOG梯度特征计算参数做如下设置：图像尺寸=64x128，滑动窗口尺寸=64x128，Block尺寸=16x16，Block_Stride=(8,8)，Cell尺寸=8x8，直方图bin=9。总特征维度为3780；
对第S2结果中的各个外接矩型图像区域使用上述两个图像特征算子进行计算，得到每个外接矩形区域的图像特征值；
S4，基于SVM的分类处理：在S3得到所述图像特征值后，以图像特征值区分该前景区域是否为环境干扰；SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；SVM学***面；对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个，但是几何间隔最大的分离超平面却是唯一的；在本方法中以SVM作为基础分类器进行分类，SVM训练学习步骤如下：
S41，收集样本图像：在本方法中，正负样本图像各收集500个，对收集的样本图样进行S 3的特征提取，形成样本特征集并标注，所述标注是指：环境干扰图像标记为0，非干扰图像标记为1；
S42，设定SVM学习参数：经过网格搜索调优后，所述SVM学习参数设定为：核方法=多项式内核，多项式次数=2，惩罚系数C=0.01；
S43，将所述样本特征集导入训练器中进行训练，最终得到分类模型；
S5，使用所述分类模型去除环境干扰：将分类模型用于S3的计算结果中，分类模型将对每个所述外接矩形区域输出判断结果，若输出结果为0，则判定该外接矩形区域为环境干扰，将其从结果中删除；若输出结果为1，则将其保留。

Claims (3)

1.一种水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法，其特征在于：包括下述步骤：
S1，粗略筛选前景连通区域：首先对被监测现场视频流图像处理后的前景二值图像提取每个连通区轮廓，然后计算每个所述连通区轮廓的外接矩形面积s；设定面积阈值t，如果s>t，则保存并进入下一步方法判断，若s≤t，则认为是噪声信息从结果中删除；
S2，以非极大值抑制方法去除多余连通区：在S1得到的结果中包含多个所述外接矩形，多个外接矩形会导致外接矩形之间存在包含或大部分区域交叉的情况，因此应当去除多余的矩形窗口；
S3，图像特征提取：使用HS直方图特征与HOG梯度特征作为图像描述特征；所述HS直方图特征只选择色相一个维度计算直方图，色相直方图参数bin=180；所述HOG梯度特征计算参数设置为：图像尺寸=64×128，滑动窗口尺寸=64×128，Block尺寸=16×16，Block_Stride=(8,8)，Cell尺寸=8×8，直方图bin=9，总特征维度为3780；对第S2结果中的各个外接矩型图像区域使用上述两个图像特征算子进行计算，得到每个外接矩形区域的图像特征值；
S4，基于SVM的分类处理：在S3得到所述图像特征值后，以图像特征值区分该前景区域是否为环境干扰，以SVM作为基础分类器进行分类，SVM训练学习步骤如下：
S41，收集样本图像：在本方法中，正负样本图像各收集500个，对收集的样本图样进行S3的特征提取，形成样本特征集并标注，所述标注是指：环境干扰图像标记为0，非干扰图像标记为1；
S42，设定SVM学习参数：经过网格搜索调优后，所述SVM学习参数设定为：核方法=多项式内核，多项式次数=2，惩罚系数C=0.01；
S43，将所述样本特征集导入训练器中进行训练，最终得到分类模型；
S5，使用所述分类模型去除环境干扰：将分类模型用于S3的计算结果中，分类模型将对每个所述外接矩形区域输出判断结果，若输出结果为0，则判定该外接矩形区域为环境干扰，将其从结果中删除；若输出结果为1，则将其保留。
2.根据权利要求1所述的水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法，其特征在于：S2中，去除多余的矩形窗口步骤为：
S21，以所述外接矩形的面积为置信分数，面积越大的外接矩形置信分数越大；计算S1得到结果中各个外接矩形的置信分数，然后按从大到小排列；
S22，将结果中置信分数最大的外接矩形作为基准矩形，剩余的外接矩形为非基准矩形，然后从大到小逐个计算每个非基准矩形与基准矩形的交并比，若交并比≥25%，则将当前外接矩形从结果中删除，若交并比<25%则保留，依次计算直到遍历完整个结果；
S23，然后从S1结果中的非基准矩形中选择置信分数最大的外接矩形设为基准矩形，重复S22，直到结果中只包含基准矩形为止，从而去除了结果中所有多余的所述矩形窗口。
3.根据权利要求1所述的水利工程复杂环境下的图像分析抗干扰方法，其特征在于：S1中，面积阈值t取值范围根据工程实际需求在50-200之间选择。
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