一种用于精准打捞水中物品的打捞方法、打捞装置及电子设备与流程

1.本发明涉及内河湖泊打捞领域，具体涉及一种用于精准打捞水中物品的打捞方法、打捞装置及电子设备。


背景技术：

2.目前，在对内河湖泊的水面垃圾、水底垃圾、遗失物等目标物品进行打捞时，往往只能通过不同的打捞船对不同种类的目标物进行分别打捞，或者是将同一水域内的所有目标物品一起打捞，很少有能够实现对特定种类的目标物品进行自动、精确打捞的策略。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题中的至少一个，本发明一方面提供了一种用于精准打捞水中物品的打捞方法，其具体技术方案如下：
4.接收待打捞的目标物品的特征信息；
5.基于获取到的待打捞的目标物品的特征信息对目标物品进行搜索以获取所述目标物品的位置信息；
6.基于获取到的所述目标物品的位置信息实施对所述目标物品的打捞。
7.在一些实施例中，在所述接收待打捞的目标物品的特征信息之前，还包括：
8.采集所述待打捞的目标物品的若干图像样本；
9.构建机器学习模型，并采用所述若干图像样本对所述机器学习模型进行训练以提取出所述目标物品的特征信息。
10.在一些实施例中，所述接收待打捞的目标物品的特征信息包括：通过无线信号接收用户终端发送的待打捞的目标物品的特征信息；或者，通过人机交互接收用户直接输入的待打捞的目标物品的特征信息。
11.在一些实施例中，基于获取到的待打捞的目标物品的特征信息对目标物品进行搜索以获取所述目标物品的位置信息包括：
12.通过拍照获取目标水域的图像；
13.基于所述目标物品的特征信息从所述图像中获取到所述待打捞的目标物品的影像轮廓；
14.基于所述待打捞的目标物品的影像轮廓计算出所述目标物品的位置信息。
15.本发明第二方面提供了一种用于精准打捞水中物品的打捞装置，其包括：
16.接收组件，用于接收待打捞的目标物品的特征信息；
17.定位组件，用于基于获取到的待打捞的目标物品的特征信息对目标物品进行搜索以获取所述目标物品的位置信息；
18.打捞组件，用于基于获取到的所述目标物品的位置信息实施对所述目标物品的打捞。
19.在一些实施例中，所述打捞装置被安装在船体上，所述打捞装置用于打捞漂浮在水面上的所述目标物品。
20.在一些实施例中，所述打捞装置被安装在水下机器人上，所述打捞装置用于打捞沉在水底的所述目标物品。
21.在一些实施例中，所述打捞装置还包括无线充电模块，所述无线充电模块用于实现对所述打捞装置的充电。
22.本发明第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器内并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现本发明第一方面任一项所述的打捞方法。
23.本发明基于获取到的待打捞的目标物品的特征信息实施对待打捞的目标物品的自动定位，然后通过定位信息实施对待打捞的目标物品的打捞。与现有技术相比，本发明实现了对待打捞的目标物品的精准打捞。
附图说明
24.图1为本发明实施例提供的用于精准打捞水中物品的打捞方法的执行过程流程图；
25.图2为本发明实施例提供的用于精准打捞水中物品的打捞方法的执行过程流程图；
26.图3为本发明实施例提供的用于精准打捞水中物品的打捞装置的结构框图；
27.图4为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
28.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
29.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
30.申请概述
31.如背景技术部门所描述的，目前，在对内河湖泊的水面垃圾、水底垃圾、遗失物等目标物品进行打捞时，往往只能通过不同的打捞船对不同种类的目标物进行分别打捞，或者是将同一水域内的所有目标物品一起打捞，很少有能够实现对特定种类的目标物品进行自动、精确打捞的策略。
32.随着卷积神经网络等机器学习算法的不但完善，以及图像识别、自动定位技术的发展成熟，目前，通过图像识别技术实施对特定的目标对象的识别以及定位已经不存在任何技术障碍。因此，本技术的发明人尝试将该类技术引入至内河湖泊打捞领域，并最终获得
了本发明的技术方案。
33.下文将通过三个实施例，从不同的角度对本发明的技术方案实行示例性描描述。
34.方法实施例
35.如图1所示，本发明提供的用于精准打捞水中物品的打捞方法，包括如下步骤：
36.s100、接收待打捞的目标物品的特征信息。
37.特征信息是图像识别中经常使用的概念，其能实现对待识别的目标物品的表征。识别过程中，如果当前被识别的对象的各项特征均与目标物品的特征信息相符，则即可确定当前被识别的对象为目标物品。
38.因此，在图像识别领域，最重要的工作之一即是提取出待识别的目标物品的特征信息。目前，最为流行、有效的算法模型为卷积神经网络模型。
39.s200、基于获取到的待打捞的目标物品的特征信息对目标物品进行搜索以获取所述目标物品的位置信息。
40.可选的，如图2所示，步骤s200包括如下子步骤：
41.s201、通过拍照获取目标水域的图像。
42.如在对掉落水中的手机进行打捞时，则需要通过水下相机对河床的目标区域进行拍照，从而获得目标区域的图像。
43.s202、基于所述目标物品的特征信息从所述图像中获取到所述待打捞的目标物品的影像轮廓。
44.即，采用图像识别算法及目标物品的特征信息从目标区域的图像中提取出待打捞的目标物品的影像轮廓。
45.s203、基于所述待打捞的目标物品的影像轮廓计算出所述目标物品的位置信息，从而实施度目标物品的定位。
46.执行完步骤203后，即已获得待打捞的目标物品的位置信息。
47.需要进行说明的是，目前，已经存在大量的成熟的图像识别算法能够从图像中提取出目标物品的影像轮廓并基于目标物品的影像轮廓实施对目标物品的定位，这些图像识别算法、定位算法为本领域一般技术人员所熟知，此外，这些算法本身也并非本发明所要保护的对象，因此，本说明书并不对这些算法的原理及执行过程进行详细描述。
48.s300、基于获取到的所述目标物品的位置信息实施对所述目标物品的打捞。
49.可见，通过引入图像识别以及目标定位技术，本发明实现了对目标物品的识别经精确定位，并在此基础上实现了对目标物品的精确打捞。
50.如前文所提及的，目前来说，在图像识别领域，最重要的工作之一即提取出待识别的目标物品的特征信息。
51.鉴于此，本发明的一些实施例中，在执行步骤s100之前，还需要实现对待打捞的目标物品的特征信息的提取，其具体过程如下：
52.首先，采集待打捞的目标物品的若干图像样本。如，打捞的目标物品为手机，则需提供若干张手机的图片。为了实施识别精度，样本图片的数量尽可能多，且能够覆盖市面上的大多数型号、样式的手机。
53.接着，构建机器学习模型，并采用所述若干图像样本对所述机器学习模型进行训练以提取出所述目标物品的特征信息。此处，可以采用各类成熟的机器学习模型来执行对
目标物品的特征信息的提取，如卷积神经网络模型。
54.一般来说，特征信息的提取过程由远端的具有高速计算性能的处理系统完成，远端的处理系统在完成特征提取后并提取到的目标物品的特征信息通过无线信号发送至打捞现场的打捞装置的控制系统内。
55.当然，也可以由现场执行打捞工作的操作人员通过人机交互界面将目标物品的特征信息直接输入至打捞装置的控制系统内。
56.装置实施例
57.如图3所示，本发明实施例提供的用于精准打捞水中物品的打捞装置，包括接收组件10、定位组件20及打捞组件30，其中：
58.接收组件10，用于接收待打捞的目标物品的特征信息。
59.定位组件20，用于基于获取到的待打捞的目标物品的特征信息对目标物品进行搜索以获取所述目标物品的位置信息。
60.打捞组件30，用于基于获取到的所述目标物品的位置信息实施对所述目标物品的打捞。
61.由于本实施例中的用于精准打捞水中物品的打捞装置的各功能模块的处理过程与前述实施例中的用于精准打捞水中物品的打捞方法的处理过程一致，因此本实施例不再对该打捞装置的各功能模块的处理过程进行重复描述，可以直接参考前述实施例中的打捞方法的相关介绍。
62.当然，本实用例中的上述各功能模块也可以对应包括若干子功能模块。
63.本实施例中的打捞装置即为布置在打捞现场的打捞执行件。在一些应用场景中，本实施例的打捞装置被安装在船体上并随船体在水面移动，其主要用于打捞漂浮在水面上的目标物品，如漂浮的塑料袋、塑料瓶等垃圾。在另外一些应用场景中，本实施例中的打捞装置被安装在水下机器人上，该打捞装置随水下机器人潜入水中，以实施对沉在水底的目标物品的打捞，如落水的手机、手表等物品，或是玻璃品、易拉罐等固体垃圾。
64.可选的，打捞装置还包括无线充电模块，通过所述无线充电模块可以实现对打捞装置的充电。例如，可以通过无人机与无线充电模块交互，从而实施对打捞装置的充电。
65.实施例电子设备
66.图4为本技术实施例提供的电子设备40的结构示意图，如图4所示，该电子设备40包括处理器41和存储器43，处理器41和存储器43相连，如通过总线42相连。
67.处理器41可以是cpu，通用处理器、dsp，asic，fpga或者其他可编程器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其他任意组合。其可以实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器41也可以是实现计算功能的组合，例如包括一个或多个微处理器组合，dsp和微处理器的组合等。
68.总线42可以包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线42可以是pci 总线或eisa总线等。总线42可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为了便于表示，图中仅以一条粗线表示，但是并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
69.存储器43可以是rom或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram或者可以储存信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是 eeprom、cd-rom或其他光盘存储、光碟存储、磁盘存储介质或其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数
据结构形式的期望程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
70.存储器43用于存储本技术方案的应用程序代码，并由处理器41来控制执行。处理器41用于执行存储器43中存储的应用程序代码，以实现前述实施例中的用于精准打捞水中物品的打捞方法。
71.上文对本发明进行了足够详细的具有一定特殊性的描述。所属领域内的普通技术人员应该理解，实施例中的描述仅仅是示例性的，在不偏离本发明的真实精神和范围的前提下做出所有改变都应该属于本发明的保护范围。本发明所要求保护的范围是由所述的权利要求书进行限定的，而不是由实施例中的上述描述来限定的。