CN106769732A - 一种垂直式柴油车烟度检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种垂直式柴油车烟度检测方法，包括柴油车尾气图像获取，利用工业相机对车道进行垂直拍摄；对柴油车尾气图像进行预处理，所述预处理包括灰度变换、图像去噪、图像增强；柴油车尾气图像特征提取，将当前车辆尾气图像与当前道路背景图像相减得到尾气烟羽图像，但尾气烟羽图像中可能包括非烟雾区域，先通过计算背景差分图像中保留下来的形状区域的凸形度和增长率进一步确定尾气烟羽图像区域，然后采用灰度差分统计算法，并选取熵作为尾气烟羽图像的特征描述子，计算尾气烟羽图像熵值；柴油车尾气烟度等级计算，对处理过的尾气烟羽图像通过计Canberra距离进行柴油车尾气烟度等级判断，得到柴油车尾气烟度等级。

Description

一种垂直式柴油车烟度检测方法

技术领域

本发明具体涉及一种垂直式柴油车烟度检测方法，属于环境技术领域。

背景技术

自上世纪80年代末以来，我国极为关注烟气污染的监测和治理。自本世纪，我国政府把可持续发展确立为科学发展观的宏观基础，通过环境立法和加大环境执法等措施严格控制污染排放。黑色烟气污染监测作为环境污染监测的重要组成部分，这就要求监测法规规范严格，监测技术先进科学、监测结果客观可信，监测数据安全可靠。在我国有关工业锅炉、电厂锅炉、工业炉窑、垃圾焚烧炉等排放标准中，对烟气黑度的排放都规定了具体限值。早在2003年，在国家环保总局组织编写的《空气与废气监测分析方法》(第四版)中，对烟气黑度的监测方法做了规定，使得全国有了统一的监测方法。2007年，国家环保总局又正式发布了《固定污染源排放烟气黑度的测定林格曼烟气黑度图法》(HJ/T398-2007)，以此来规范烟气黑度的检测。

国内外烟气黑度的测试技术发展至今，就其实现手段来分，主要分为对照法、测烟望远镜观测及光电测烟法三种方式。

对照法即是用林格曼烟气浓度图与烟囱排出的烟气按一定的要求，进行比较测定。由于标准形式的林格曼烟气黑度图尺寸较大，使用时必须装在支架上，一人不便操作，而且在观察者与烟囱之间要有相当长的一段空距离，因此国外有人按同一原理又研制了其它形式的观察设备。一种是英国标准BS-2742M采用的小型林格曼图。它是将标准形式林格曼图的按比例缩小后，绘制在半透明的卡片上，以白色不透明材料衬底或嵌在支架上。观测时，烟气图至观察者眼睛的距离不大于2m，一般在1.5m左右，凭观测者的主观判断确定黑度级数值。

测烟望远镜，在镜筒内安装一个圆形光屏板，光屏板的一半是透明玻璃，另一半分为上、下两部分，依次分布着5级林格曼黑度图。观察时，透过光屏的透明玻璃部分观看烟囱出口的烟，将烟气与光屏上的黑度在同一天空背景下进行比较。通过调节目镜的焦距，可在距烟囱50-300m远处进行观察。与标准林格曼图相比较，使用携带都比较方便，但由于林格曼黑度图安装在镜筒内，与目镜距离很小，在很大程度上影响了观测者对黑度的准确判断。

光电测烟仪是一种能够在仪器内部标定，自动测定烟气黑度等级的仪器，它可以通过光学系统处理，把光信号变成电信号输出，由显示系统显示出烟气的黑度等级。

上述方法可以在一定程度上测量柴油车尾气的烟度级别，然而在实践中具有很大的应用局限，或者无法实际应用。

在申请号为201310655684.4，发明名称为“多车道机动车尾气PM2.5遥测装置”，由路况检测单元、牌照检测单元、车辆速度加速度检测单元、风速风向检测单元、PM2.5检测单元、控制单元与数据处理单元等组成。可以检测单向或双向多车道路面车辆行驶的实时状况，并能在多车道只有一辆车行驶时，在短时间内检测出车辆的车牌号、速度、加速度以及尾气中PM2.5的浓度。但并不能对柴油车尾气烟度级别进行检测和识别。

在申请号为200910241681.X，发明名称为“多车道机动车尾气遥测装置”，提出的车辆速度和加速度测量单元主要由三组激光发生器、接收器、以及以接收器信号为触发源的计时器组成，三组激光发生器以一定距离间隔置于车道一侧，发射激光水平穿射车道，位于车道另一侧的三个接收器中任意一个接受到光强下降沿信号，即会触发计时器进行清零与时间数据存储操作，得到车辆速度加速度检测单元获取的三个时刻，依此计算出车辆速度和加速度。但无法对多车道上有多辆车同时进入检测区域的情况，而且各个车道速度加速度检测并不是相互独立的，会互相干扰。

在申请号为201210194526.9，发明名称为“尾气不透光烟度检测方法和系统”，提出的机利用接收的高速摄像机发送的针对第一地面图像指令和第二地面图像指令获取的第一地面图像数据和第二地面图像数据，进行烟度运算，得到该车辆的尾气不透光烟度。该方案得到的尾气不透光烟度图像易受光照、目标物等影响，不能得到实时、准确的背景图像。

在申请号为201210229911.2，发明名称为“一种柴油车尾气烟度图像识别系统”，提出的车辆尾气监测单元。CCD摄像机安装在车道的一侧，背景放置在车道的另一侧，背景为白色的挡板，尾气识别与处理模块安装在车道两旁的计算机内，CCD摄像机将路面上的柴油车状态的相关信息通过视频的方式记录下来，并以连续帧图像的形式出给尾气识别与处理模块，尾气识别与检测模块接收来自视频测量部分的连续10帧图像，对图像进行预处理；再根据柴油车尾气的静态、动态、颜色特征将图像中的目标尾气进行检查、分割、提取，选择最佳的五帧图像，将提取的最佳五帧图像目标区域分别与背景区域进行相减，对相减后得到的目标进行滤波和填充处理，将处理后目标区域计算其平均灰度值或计算并提取最大、最小灰度值作为参考，经计算后的结果与标准库中的黑度级别进行对比，给出相应的黑度级别。该方案采用背景差分法可以检测静态目标，但是背景建模受光照、目标物等影响，不能得到实时、准确的背景图像，而且需要额外安装白色背景挡板，且不适用于多车道测量。

发明内容

为克服上述检测装置及传统检测方法的不足，本发明提供提出了一种垂直式柴油车烟度检测方法，并不需要黑度望远镜和烟度计测量，只需要通过交通路口摄像机或照相机和图像识别与处理模块就可以对在车道上行驶的机动车尾气排放进行实时遥测与自动监测，识别出行驶车辆是否为污染排放车辆并给出柴油车尾气的黑度级别。而且适用于多车道的柴油车尾气烟度识别，从而有效提高管理水平和工作效率。

本发明提出了一种垂直式柴油车烟度检测方法，包括柴油车尾气图像获取，利用工业相机对车道进行垂直拍摄；对柴油车尾气图像进行预处理，所述预处理包括灰度变换、图像去噪、图像增强；柴油车尾气图像特征提取，将当前车辆尾气图像与当前道路背景图像相减得到尾气烟羽图像，但尾气烟羽图像中可能包括非烟雾区域，先通过计算背景差分图像中保留下来的形状区域的凸形度和增长率进一步确定尾气烟羽图像区域，然后采用灰度差分统计算法，并选取熵作为尾气烟羽图像的特征描述子，计算尾气烟羽图像熵值；柴油车尾气烟度等级计算，对处理过的尾气烟羽图像通过计算Canberra距离进行柴油车尾气烟度等级判断，得到柴油车尾气烟度等级。其中：

(1)所述尾气烟度等级判别的过程如下：

步骤1：将输入的尾气烟羽图像分解到RGB空间；

步骤2：分别对分解到RGB空间的子图像用5×5窗口统计像素灰度值在对角线方向的差值，灰度差分因子定义为：G_m＝[g(i),i＝1,2…,8]，其中：

g(1)＝g(i-1,j+1),g(2)＝g(i+1,j+1),

g(3)＝g(i-1,j-1),g(4)＝g(i+1,j-1),

g(5)＝g(i-2,j+2),g(6)＝g(i+2,j+2),

g(7)＝g(i-2,j-2),g(8)＝g(i+2,j-2)

对所求出的灰度差分因子进一步计算，将对角线上的两点灰度差值的绝对值与阈值Y比较，灰度差值为：

G₁＝|g(1)-g(4)|,G₂＝|g(2)-g(3)|,

G₁₁＝|g(5)-g(8)|,G₂₂＝|g(6)-g(7)|

判决规则为f(i,j)为图像中任意一点；

步骤3：对得到的5×5窗口的灰度差分统计图像进行特征参量熵值计算，通过对熵值的计算比对选取阈值；

步骤4：采用计算特征向量x＝(x₁,x₂,…,x_D),y＝(y₁,y₂,…,y_D)之间距离，D为特征向量维数，通过相似度尺度对比分析作出尾气烟度图像级别判别。

(2)所述阈值为10～25。

本发明与现有检测方法相比的优点在于：本发明对多车道上有多辆车同时进入检测区域的情况，实现各个车道速度加速度相互独立检测，确保测量不会互相干扰，并且克服背景建模受光照、目标物等影响，而且不需要额外安装白色背景挡板。

附图说明

图1为柴油车尾气烟度识别原理图；

图2为灰度差分对5×5窗口。

具体实施方式

本发明提出了一种垂直式柴油车烟度检测方法，包括柴油车尾气图像获取，利用工业相机对车道进行垂直拍摄；对柴油车尾气图像尾气图像进行预处理，所述预处理包括灰度变换、图像去噪、图像增强；柴油车尾气图像特征提取，将当前车辆尾气图像与当前道路背景图像相减得到尾气烟羽图像，但尾气烟羽图像中可能包括非烟雾区域，根据烟雾运动的扩散性，导致烟雾运动的不规则性和增长性，定义凸形度可以表征烟雾的不规则性，其中p^a表示凸形度，p表示周长，a表示面积。定义增长性可以表现烟雾面积随时间增大，其中g^r表示烟雾随时间变化的增长率，s_t+Δt表示t+Δt帧烟雾区域的面积，s_t表示t帧烟雾区域的面积。先通过计算背景差分图像中保留下来的形状区域的凸形度和增长率，当其凸形度和增长率满足一定条件时判定该区域为尾气烟羽区域，然后采用灰度差分统计算法，选取熵作为烟羽图像的特征描述子，计算尾气烟羽图像熵值；柴油车尾气烟度等级计算，对处理过的尾气烟羽图像通过计算Canberra距离进行柴油车尾气烟度等级判断，得到柴油车尾气烟度等级，如图1所示。

烟度级别识别实现步骤如下：

步骤1将输入的尾气烟羽图像分解到RGB空间。

步骤2分别对分解到RGB空间的子图像用5×5窗口统计像素灰度值在对角线方向的差值。灰度差分因子定义为：G_m＝[g(i),i＝1,2…,8]，如图2所示，其中：

g(1)＝g(i-1,j+1),g(2)＝g(i+1,j+1),

g(3)＝g(i-1,j-1),g(4)＝g(i+1,j-1),

g(5)＝g(i-2,j+2),g(6)＝g(i+2,j+2),

g(7)＝g(i-2,j-2),g(8)＝g(i+2,j-2)

对所求出的灰度差分因子进一步计算，将对角线上的两点灰度差值的绝对值与阈值Y比较，灰度差值为：

判决规则为f(i,j)为图像中任意一点。

步骤3对得到的5×5窗口的灰度差分统计图像进行特征参量熵值计算，通过对熵值的计算比对选取合适阈值(阈值为10～25)。

步骤4采用计算特征向量x＝(x₁,x₂,…,x_D),y＝(y₁,y₂,…,y_D)之间距离，D为特征向量维数，通过相似度尺度对比分析作出尾气烟度图像级别判别。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要功能。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实例的限制，上述实例和说明书中的描述只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的发明范围内。本发明要求保护范围由所附权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种垂直式柴油车烟度检测方法，其特征在于包括以下步骤：柴油车尾气图像获取，利用工业相机对车道进行垂直拍摄；对柴油车尾气图像进行预处理，所述预处理包括灰度变换、图像去噪、图像增强；柴油车尾气图像特征提取，将当前车辆尾气图像与当前道路背景图像相减得到尾气烟羽图像，但尾气烟羽图像中可能包括非烟雾区域，先通过计算背景差分图像中保留下来的形状区域的凸形度和增长率进一步确定尾气烟羽图像区域，然后采用灰度差分统计算法，并选取熵作为尾气烟羽图像的特征描述子，计算尾气烟羽图像熵值；柴油车尾气烟度等级计算，对处理过的尾气烟羽图像通过计算Canberra距离进行柴油车尾气烟度等级判断，得到柴油车尾气烟度等级。

2.根据权利要求1所述垂直式柴油车烟度检测方法，其特征在于：所述尾气烟度等级判别的过程如下：

步骤1：将输入的尾气烟羽图像分解到RGB空间；

步骤2：分别对分解到RGB空间的子图像用5×5窗口统计像素灰度值在对角线方向的差值，灰度差分因子定义为：G_m＝[g(i),i＝1,2…,8]，其中：

g(1)＝g(i-1,j+1),g(2)＝g(i+1,j+1),

g(3)＝g(i-1,j-1),g(4)＝g(i+1,j-1),

g(5)＝g(i-2,j+2),g(6)＝g(i+2,j+2),

g(7)＝g(i-2,j-2),g(8)＝g(i+2,j-2)

对所求出的灰度差分因子进一步计算，将对角线上的两点灰度差值的绝对值与阈值Y比较，灰度差值为：

G₁＝|g(1)-g(4)|,G₂＝|g(2)-g(3)|,

G₁₁＝|g(5)-g(8)|,G₂₂＝|g(6)-g(7)|

判决规则为f(i,j)为图像中任意一点；

步骤3：对得到的5×5窗口的灰度差分统计图像进行特征参量熵值计算，通过对熵值的计算比对选取阈值；

步骤4：采用计算特征向量x＝(x₁,x₂,…,x_D),y＝(y₁,y₂,…,y_D)之间距离，D为特征向量维数，通过相似度尺度对比分析作出尾气烟度图像级别判别。

3.根据权利要求2所述垂直式柴油车烟度检测方法，其特征在于：所述阈值为10～25。