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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明提供一种融合多模态信息的智能通用水尺精读方法和系统，包括：对RGB图像与DN值进行预处理；通过阈值驱动的orb算法进行特征点提取，定位特征点稀疏区域，并生成虚拟特征点对；通过仿射变换实现配准对齐，之后进行通道叠加，生成融合多光谱数据的四通道图像，利用深度学习模型得到每张四通道图像中的水线分割掩码图与字符识别数据；采用微波测距相机确定水线俯视角，拟合出不同水线俯视角下实际吨数和水线俯视角的拟合关系，进而得到船舶的实际吨数，作为水线的第一读值；利用设计的等距水尺图，通过相应仿射变换，实现水尺贴合，得到水线的第二读值；将水线的第一、第二读值求取平均，得到水线的精确读值。本发明可以对通用水尺进行精读。

主权项：1.一种融合多模态信息的智能通用水尺精读方法，其特征在于，包括：S1、获取现场拍摄的多光谱水尺图像，所述多光谱水尺图像包括RGB图像与遥感影像像元亮度值DN值，将所述DN值组成DN值矩阵，归一化所述DN值矩阵使其形成对应的多光谱灰度图像，并放缩RGB图像至所述多光谱图像同样大小；S2、通过阈值驱动的orb算法进行特征点提取，获取所述放缩后RGB图像和多光谱灰度图像中的匹配特征点对，定位所述放缩后RGB图像中的特征点稀疏区域，在所述所述放缩后RGB图像中的特征点稀疏区域增设适量虚拟特征点，在所述多光谱灰度图像的对应相同位置增设等量虚拟特征点，与所述放缩后RGB图像的虚拟特征点共同组成虚拟特征点对，根据所述匹配特征点对与虚拟特征点对，计算仿射变换矩阵，进行所述放缩后RGB图像至所述多光谱灰度图像的配准对齐；S3、将配准后的RGB图像与所述DN值矩阵进行通道叠加，生成融合多光谱数据的四通道图像，利用深度学习模型得到每张四通道图像中相应的水线分割掩码图与识别的字符数据；S4、采用微波测距相机分别测量相机与船体和水面之间的距离，获得相应的水线俯视角，结合所述水线俯视角和根据所述深度学习模型获得的其他数据，拟合出不同水线俯视角下每张图像对应的实际吨数读值和水线俯视角的拟合关系，进而得到不同水线俯视角下对应的船舶实际吨数，作为水线的第一读值；S5、利用设计的等距水尺图，通过匹配对应坐标点对，生成相应的仿射变换矩阵，将所述等距水尺贴合至所述四通道图像中的对应位置，得到水线的第二读值；S6、将所述水线的第一读值和第二读值求取平均值，得到水线的精确读值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京科技大学 一种融合多模态信息的智能通用水尺精读方法和系统