基于激光雷达的海滩垃圾快速识别

作者：何钰滢; 葛振鹏; 李道季; 施华宏; 韩震; 戴志军^*

来源：海洋学报(中文版), 2019, 41(11): 156-162.

• 激光雷达
• BP神经网络
• 海滩垃圾识别

全球日益增多的海滩垃圾,不仅造成海洋环境污染,严重威胁海洋生态系统健康,也对生物栖息地有着不可估计的影响。如何高效准确地对海滩垃圾进行监测和识别,是处置海滩垃圾过程的技术难点之一。基于此,本文以长江口南汇边滩为实验区,通过在海滩上设置常见垃圾样品,随后利用激光雷达记录的全波形数据和BP神经网络模型,以快速鉴别海滩垃圾类型。结果表明:基于激光雷达提取的垃圾全波形数据中回波振幅和回波宽度的差异,可用来识别海滩垃圾。构建的BP神经网络可有效将海滩垃圾分为泡沫类、布类、金属类、纸类及塑料类,最高识别率达到79%。此外,由于不同材质海滩垃圾的原材料成分存在相似或同质,会对精确识别区分垃圾类型造成一定的干扰,从而影响神经网络的识别率。可见,将激光雷达应用于识别海滩垃圾,为海滩垃圾的监测提供了新的方法。

• 单位
  华东师范大学; 上海海洋大学; 河口海岸学国家重点实验室