目的水岸线既是水利行业视频监控分析的基础,也是无人水面艇实现自主航行的关键。现有的许多水岸线检测的图像识别方法,不仅无法克服水面波纹、水面倒影等因素的影响,而且不具有适应性,无法同时适用于多个水岸场景分析。为此,本文采用多个复杂的水岸场景图像,训练了用于水岸分割的Deeplab v3+网络,并综合考虑分割性能和计算速度,对Deeplab v3+进行简化与改进,提出了基于改进的Deeplab v3+分割水面图像提取水岸线的检测方法。方法采集不同水岸场景图像作为训练及验证图集,并利用伽马函数扩充样本;接着修改Deeplab v3+网络,对xception结构进行微调,同时在decoder时多增加一路低级特征(low-level feature),增加特征信息;然后依据图像信息设置损失权重系数,设置可视化参数,基于改进的Deeplab v3+网络针对自己的数据集进行训练。利用训练好的PB模型在Linux操作系统调用TensorFlow的C++接口对测试图像进行区域分割。最后基于提取出的水面区域通过边缘检测算子检测水岸线,将水岸线叠加到原图。结果本文采集了不同光照强度、不同波纹程度以及不同阴影程度的水面图像进行水岸线检测实验,并与现有算法进行比较。实验结果表明本文算法可以在不同的水岸图像中检测出较为清晰完整的水岸线,准确率达93.98%,实时性达到8帧/s。结论本文算法能克服水岸边缘严重不规则、不同水岸场景差异大和复杂水岸场景中光照、波纹、倒影等因素的干扰,提升水岸图像分割准确度及效率,检测出轮廓清晰完整的水岸线,服务于水利行业的智能监控分析。