基于無人機和圖像識別技術的城市水系垃圾清理方法

馮雅清

摘要：目前無人機技術發展迅速，廣泛應用于各個領域，取得了不錯的效果。利用無人機結合圖像識別技術對城市水系垃圾進行偵測、識別、清理和日常維護可以有效提高城市水系垃圾清理的效率，具有一定創新性和可行性。

關鍵詞：無人機；圖像識別技術；垃圾清理

前言

無人機（UVA）是一種機上無人駕駛的航空飛行器。其主要包括了動力系統和導航系統，通過人為遙控或自主導航進行飛行[1]。目前無人機技術發展迅速，目前已有50多個國家裝備300余種無人機。不論是軍用或是民用，無人機承擔的任務更加復雜多樣，深入各個領域并取得了不錯的效果。單純的無人機技術需要同其他遙感或控制技術相結合才容易發揮預先需求的功能，目前無人機技術與圖像識別技術相結合可以實現無人機自主著陸，無人機識別目標，無人機對特定目標作業等功能，具有機動性強，識別精度高，低成本，風險小，效率高等特點[2，3]。現階段，圖像識別技術主要依靠圖像識別處理模塊，GPS導航模塊、通訊，遙感測量等模塊[4]。其主要可實現對偵測到的目標通過一定的算法進行識別，并加以分類，同時提取偵測到的符合預先設定要求的目標物[5]。

隨著城市發展，生活垃圾的處理成為城市維護和環境治理的重要內容[6]。其中城市水系中由于人為和自然因素不可避免會產生漂浮垃圾，有的甚至覆蓋整個河面湖面，成為城市臟亂差的典型代表，因此城市水系垃圾清理對于一個城市的城市形象，為城市居民提供良好的生活環境，城市防汛等方面至關重要。現今城市水系清理的主要方法主要依靠人工或駕駛船舶清理[7]，主要存在的問題為效率低，耗費人力，同時存在翻船事故的風險，此外當城市水系復雜，需要清理點過多時又會增加投資與消耗。將無人機結合圖像識別技術應用于城市水系垃圾清理，利用無人機靈活性強，成本低可以有效提升城市水系垃圾清理效率，在城市垃圾清理和水系環境維護上具有可行性和創新性。

1無人機和圖像識別系統的發展現狀

無人機（UAV）是一種機上無人駕駛的航空器，具有動力裝置和導航模塊，在一定范圍內靠無線電遙控設備或計算機預編程序自主控制飛行。無人機系統是一套綜合的技術支撐系統，它是對 UAV 概念的擴展，它由機體、機上載荷和地面設備等組成，實現其飛行、操控、數據處理和信息傳導等功能[1]。微小型無人駕駛飛機主要有旋翼直升飛機和固定翼飛機2 種。無人駕駛的微小型固定翼飛機具有成本低、效率高、操作簡單、安全性好、抗風能力較強等優點。

無人機開展航拍，持久性強，還可采用遠紅外夜拍等模式，實現全天候航監測，無人機飛行又不受空間與地形限制，時效性強，機動性好，巡查范圍廣。無人機搭載高清攝像機，可實現高清實時傳輸，其距離可達5km，而標清傳輸距離可達10km。目前無人機最大載重可達60kg，滿足約一個成人的重量，可以輕松實現城市水系垃圾的清理收集工作。

圖像處理，是利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術計算機圖像處理技術的優點：再現性好，處理精度高.適用面廣，靈活性高.圖像識別中的模式識別（Pattern Recognition），是一種從大量信息和數據出發，在專家經驗和已有認識的基礎上，利用計算機和數學推理的方法對形狀、模式、曲線、數字、字符格式和圖形自動完成識別、評價的過程。模式識別包括兩個階段，即學習階段和實現階段，前者是對樣本進行特征選擇，尋找分類的規律，后者是根據分類規律對未知樣本集進行分類和識別。這個模式識別的模板匹配模型簡單明了，也容易得到實際應用。

2無人機和圖像識別系統應用于城市水系垃圾清理的可行性

基于圖像識別技術的無人機河道水系清理系統采用無線電遙控和預編程自主控制型UAV，通過綁定的高清分辨率相機進行水面情況的實時監控。并通過圖像識別技術對圖像進行預處理、特征選擇。通過模塊識別對偵測到的目標通過一定算法進行識別，并加以分類，同時提取偵測到的符合預先設定要求的雜草、水瓶、垃圾袋等目標物。無人機在識別目標后通過預編程自主控制靠近目標，利用安裝的特質機械手與收集機構進行垃圾回收。其中，機械手可進行360°旋轉，方便進行打撈工作。收集裝置后端底部設有漏孔，可排除多余水分。在回收機構內部裝有自動壓縮排水裝置以最大限度利用空間及有效載重，并裝有壓力傳感裝置，當收集機構內部承載重量接近預先設定標準或電量不足時，無人機則向地面控制系統傳達信息或自主進行返航。當目標未被系統識別時，地面工作人員可通過無人機返還畫面對其進行無線電遙控，人工操作無人機進行清理。當機械手承受拉力過大時系統則判斷垃圾超出載重范圍，無人機自動放棄垃圾清理，并對垃圾所在地理信息進行標記，返還地面控制中心，可由地面控制中心進行人工清理。

在這項技術應用于實際工作中時，可采用劃分不同區域，在某一區域內由特定無人機進行工作的方式。劃定區域范圍應由區域內水系垃圾量以及工作面積等決定，使無人機在其垃圾收集能力范圍以及電池續航能力內達到作業最優效果。并在作業中多次訓練無人機目標甄別能力，使無人機在特定水域區域，根據特定水域垃圾特點加強特征識別能力。

3結論

綜上，相比傳統的人工清理方式，無人機和圖像識別技術的自動清理化模式可以更好的增加城市環境優化效率，并相對傳統方法具有節省人力物力財力、高效、精準的特點。這項技術結合了無人機技術與目前發展迅速的圖像識別技術，旨在創造一種更新、更便捷的城市水系清理方法，助力營造更好的城市環境。這項技術不僅可以減少城市清潔工作的負擔，還能減輕政府經濟負擔。

參考文獻：

[1]汪沛，羅錫文，周志艷，等.基于微小型無人機的遙感信息獲取關鍵技術綜述[J].農業工程學報，2014，30（18）：1-12.

[2]王林惠，甘海明，岳學軍，等.基于圖像識別的無人機精準噴霧控制系統的研究[J].華南農業大學學報，2016，37（6）：23-30.

[3]田振坤，傅鶯鶯，劉素紅，等.基于無人機低空遙感的農作物快速分類方法[J].農業工程學報，2013，29（7）：109-116.