[发明专利]污水排放检测方法、检测装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种污水排放检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图片，对待检测图片进行语义分割获得排放区域；

将排放区域由RGB颜色空间转换成HSV颜色空间；

获取排放区域的归一化的饱和度直方图和归一化后的明亮度直方图；

设定关于饱和度的概率阈值α并根据概率阈值α对饱和度直方图进行概率统计，设定关于明亮度的概率阈值β并根据概率阈值β对明亮度直方图进行概率统计；以及

设定污水评估量μ，将概率统计结果与污水评估量μ进行对比以判断排放区域排放的是否为污水。

2.如权利要求1所述的污水排放检测方法，其特征在于，

归一化后的饱和度直方图为：其中，

归一化后的明亮度直方图为：其中，

其中，s₀,s₁,s₂,...,s_L为离散后的饱和度等级，X_s离散后的饱和度随机变量且X_s∈{s₀,s₁,s₂,...,s_L},t_i为将排放区域的所有像素的饱和度离散后的第i个等级的饱和度s_i出现的次数，p(X_s＝s_i)为等级s_i的频率；为离散后的明亮度等级，V_s离散后的饱和度随机变量且m_i为将排放区域的所有像素的明亮度离散后的第i等级的明亮度v_i出现的次数，p(X_v＝v_i)为等级v_j的频率,L为离散后的饱和度级总数或为离散后的明亮度级总数。

3.如权利要求2所述的污水排放检测方法，其特征在于，

根据概率阈值α对饱和度直方图进行概率统计为：

根据概率阈值β对明亮度直方图进行概率统计为：

其中，为饱和度等级小于或等于概率阈值α的所有概率p(X_s＝s_i)之和；为明亮度等级大于或等于概率阈值β的所有概率p(X_v＝v_i)之和。

4.如权利要求3所述的污水排放检测方法，其特征在于，将概率统计结果与污水评估量μ进行对比以判断排放区域排放的是否为污水具体为：

若P(X_s≤α)和P(X_v≥β)两个统计结果至少一个小于或等于μ时，则排放区域排放的是污水。

5.如权利要求1至4任一所述的污水排放检测方法，其特征在于，概率阈值α为0.2，概率阈值β为0.8。

6.如权利要求4所述的污水排放检测方法，其特征在于，污水评估量μ为0.8。

7.如权利要求1所述的污水排放检测方法，其特征在于，将排放区域由RGB颜色空间转换成HSV颜色空间具体为：

排放区域的任一像素点(x,y)的饱和度值为：

排放区域的任一像素点(x,y)的明亮度值为：

v(x,y)＝Cmax,v(x,y)∈[0,1]；

其中,Cmax＝max(R′(x,y),G′(x,y),B′(x,y))，

Cmin＝min(R′(x,y),G′(x,y),B′(x,y)),Δ＝Cmax-Cmin；R′＝R(x,y)/255,B′＝B(x,y)/255,G′＝G(x,y)/255；

其中，R(x,y)、G(x,y)和B(x,y)分别为像素点(x,y)的红绿蓝三通道的值，Cmax为R′(x,y),G′(x,y)和B′(x,y)三者间的最大值，Cmin为R′(x,y),G′(x,y)和B′(x,y)三者间的最小值。

8.如权利要求1所述的污水排放检测方法，其特征在于，利用BiSeNet分割网络和LeakyReLU激活函数对待检测图片进行语义分割。