本公開公開了基于梯度光流法的深海浮游生物檢測方法及系統，包括：獲取在深海采集的視頻；計算視頻中每一幀圖像的光流場矩陣；判斷有無浮游生物的步驟：根據在兩個連續幀中浮游生物在空間中不重合，浮游生物所在空間位置的時間梯度在連續兩個光流場中數值互為相反數，浮游生物所在空間位置的橫向梯度在連續兩個光流場中數值相等且方向一致，和浮游生物所在空間位置的縱向梯度在連續兩個光流場中數值相等且方向一致來判斷有無浮游生物；計算有浮游生物的圖像區域的連通域的數量，即為浮游生物的數量。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，特別是涉及基于梯度光流法的深海浮游生物檢測方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提到了與本公開相關的背景技術，并不必然構成現有技術。

在深海領域，浮游生物占有重要作用，浮游生物的數量變動和空間分布對整個海洋生態系統的功能運轉有著非常重要的影響。在實現本公開的過程中，發明人發現現有技術中存在以下技術問題：現有的浮游生物檢測準確度不高，浮游生物數量檢測不精確，進而影響赤潮災害的預報。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本公開提供了基于梯度光流法的深海浮游生物檢測方法及系統；

第一方面，本公開提供了基于梯度光流法的深海浮游生物檢測方法；

基于梯度光流法的深海浮游生物檢測方法，包括：

獲取在深海采集的視頻；

基于HS(Horn–Schunck)光流法計算視頻中每一幀圖像的光流場矩陣；

根據在兩個連續幀中浮游生物在空間中不重合，浮游生物所在空間位置的時間梯度在連續兩個光流場中數值互為相反數，浮游生物所在空間位置的橫向梯度在連續兩個光流場中數值相等且方向一致，和浮游生物所在空間位置的縱向梯度在連續兩個光流場中數值相等且方向一致來判斷有無浮游生物；

計算有浮游生物的圖像區域的連通域的數量，即為浮游生物的數量。

第二方面，本公開還提供了基于梯度光流法的深海浮游生物檢測系統；

基于梯度光流法的深海浮游生物檢測系統，包括：

視頻獲取模塊，其被配置為：獲取在深海采集的視頻；

光流場矩陣計算模塊，基于HS(Horn–Schunck)光流法計算視頻中每一幀圖像的光流場矩陣；

浮游生物有無判斷模塊，其被配置為：根據在兩個連續幀中浮游生物在空間中不重合，浮游生物所在空間位置的時間梯度在連續兩個光流場中數值互為相反數，浮游生物所在空間位置的橫向梯度在連續兩個光流場中數值相等且方向一致，和浮游生物所在空間位置的縱向梯度在連續兩個光流場中數值相等且方向一致來判斷有無浮游生物；

浮游生物數量計算模塊，其被配置為：計算有浮游生物的圖像區域的連通域的數量，即為浮游生物的數量。

第三方面，本公開還提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機指令，所述計算機指令被處理器運行時，完成第一方面所述方法的步驟。

第四方面，本公開還提供了一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時，完成第一方面所述方法的步驟。

與現有技術相比，本公開的有益效果是：

通過梯度光流法，利用時間維度上的梯度信息，進行光流監測，進而實現浮游生物位置和數量的準確監測，進而得到準確的深海浮游生物，可以實現有效監測和預報赤潮。

附圖說明

構成本申請的一部分的說明書附圖用來提供對本申請的進一步理解，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構成對本申請的不當限定。