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摘要：本发明公开了一种基于无人机和机器学习的波浪测量识别方法，属于海岸工程影像测量技术领域。该方法包括步骤如下：摄像机的标定与安装、实验室波浪图像的拍摄、波浪图像灰度值的获取，基于机器学习训练波高与灰度值之间的预测模型、无人机搭载相机获取波浪图像、波浪高度时程的识别，本发明的无人机波浪测量识别方法能够快速高效的获得不同区域的高精度波浪分布。
主权项：1.一种基于无人机和机器学习的波浪测量识别方法，其特征在于，包括步骤如下：摄像机的标定与安装：摄像机的标定：利用张正友标定法对摄像机进行标定，对摄像机的焦距f和像距d等内参进行校正。摄像机的安装：将摄像机的镜头正对水面，将拍摄测点位于视野正中央镜头正下方，并以波浪水槽特定标志物为参考系原点建立与摄像机像素坐标系相对应的世界坐标系波浪图像的拍摄：在水槽造波进入平稳阶段时，开始对水槽水面波动过程进行视频拍摄波浪波高时程数据的获取：通过在水槽适宜位置安装波高测量仪，在拍摄波浪图像时同步获取相应图像的波高值数据波浪图像灰度值的获取：图像处理：将所拍摄的波浪视频影像按特定帧数间隔进行图像取样，对所采集的波浪图像进行去噪、锐化以及增强处理图像矫正：通过摄像机内外参数建立波浪图像的像素坐标与相对坐标系的位置坐标之间的映射关系；图像灰度值获取：对采集到的波浪图像进行灰度化处理，获取拍摄测点所对应的像素坐标处的灰度值；机器学习训练获得波高与灰度值之间的预测模型：通过机器学习方法对大量灰度值和波高值的数据组进行学习训练，建立波高值与灰度值之间的关系预测模型；无人机搭载相机获取波浪图像：基于无人机平台搭载高性能相机，对室外海面进行拍摄，获取波浪图像；波浪高度时程的识别：通过对无人机拍摄系统获取的波浪图像进行如波浪图像灰度值的获取中所述步骤的处理后获得灰度值时程数据，将其输入机器学习训练后的模型以获取波高时程规律。
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百度查询： 湘潭大学 一种基于无人机和机器学习的波浪测量识别方法
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