CN107917919A - 城市河涌水质监测预警系统及方法 - Google Patents

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江涛
赵慧民
陈喜胜
林智勇
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Abstract

本发明公开了一种城市河涌水质监测预警系统及方法，其特征在于，包括主控制器、分设于检测区域的多个摄像头、与主控器连接的视频图像储存器，通过主控制器对采集的视频图像进行预处理、检测区域的定位、检测区域的污染判断和污染预警提示。本发明结构简单，能够更快速、准确的识别出受污染的情况，并且做到实时的监测和预警。

Description

城市河涌水质监测预警系统及方法
技术领域
本发明涉及城市环境保护、图像分析处理技术、水质监测技术技术领域，特别是一种城市河涌水质监测预警系统及方法。
背景技术
现有的技术中，主要以传感器等设备对水源样本进行采集和分析，从而得出有关数据进行判断是否发生污染现象。这种传统的污染监测设备主要通过硬件设备的直接接触收集数据，分析数据得出结果。这种监测的手段能够准确的判断水资源是否存在受污染的情况，但也存在一定的不足。这种监测的方法，虽能较准确的判断受污染情况，但是这种检测的结果大部分是在水体已经遭受到大范围的污染后才被发现和检测出来。由于装置的固定和数量的有限等局限因素，导致在污水流到检测装置时，水体可能已遭受到大面积的污染。这种通过采集样本数据进行分析得出的判断结果，在整个检测过程中需要花费一定的时间，而在这个过程中，水体一直在遭受污染，不能及时的得出判断数据和结果，导致水体持续遭受污染。
发明内容
本发明的目的就是为了解决现有技术之不足而提供的一种结构简单，能够针对污染物的排放进行有效的监控，及时发现污染的排放并做出预警，及时提醒监管人员进行检查和制止污染行为的继续蔓延，从而有效的减少由偷排放等情况所带来的影响，避免了由偷排放所造成的水资源的严重破坏的城市河涌水质监测预警系统及方法。
本发明是采用如下技术解决方案来实现上述目的：一种城市河涌水质监测预警系统及方法，其特征在于，包括主控制器、分设于检测区域的多个摄像头、与主控器连接的视频图像储存器，通过主控制器对采集的视频图像进行预处理、检测区域的定位、检测区域的污染判断和污染预警提示。
进一步地，在所述的城市河涌水质监测预警过程中，是先对视频图像进行提取和预处理，得出预处理的图像，应用背景差分方法进行检测区域的定位，在确定的检测区域中采用最大类间差分法对检测区域进行求取阈值，从而判断检测的区域是否存在污染现象并做出受污染的预警提示。
进一步地，在所述的视频图像预处理过程中，是先将图像进行灰度化、中值滤波、进行类型转换后输出。
进一步地，在进行应用背景差分方法进行检测区域的定位过程中，是先将其进行二值化，然后经过形态学处理，确定最大连通区域，在确定的最大连通区域中采用最大类间差分法求取阈值，从而判断检测的区域是否存在污染现象并做出受污染的预警提示。
本发明采用上述技术解决方案所能达到的有益效果是：
本发明采用图像处理技术能够有效的确定受污染区域并作出受污染的判断，最后进行预警提示；通过背景差分方法进行确定受污染的区域，能够在污染物进入水源的第一时间进行确定其区域范围。通过确定的位置，采用最大类间差分法进行阈值的求取并作出污染的判断，能快速的进行识别污染物，而并不是在污染范围达到一定的面积时才被检测出污染物的污染，能够做到及时有效的进行预警处理，达到实时的监控管理的目的；这种非接触式的识别方法能够更快速、准确的识别出受污染的情况，并且做到实时的监测和预警。
附图说明
图1为本发明的城市河涌水质监测预警方法原理图；
图2为本发明的城市河涌水质监测预警系统运行原理示意图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本技术方案作详细的描述。
如图1-图2所示，本发明是一种城市河涌水质监测预警系统及方法，包括主控制器、分设于检测区域的多个摄像头、与主控器连接的视频图像储存器，通过主控制器对采集的视频图像进行预处理、检测区域的定位、检测区域的污染判断和污染预警提示。在所述的城市河涌水质监测预警过程中，是先对视频图像进行提取和预处理，得出预处理的图像，应用背景差分方法进行检测区域的定位，在确定的检测区域中采用最大类间差分法对检测区域进行求取阈值，从而判断检测的区域是否存在污染现象并做出受污染的预警提示。
进一步地，在所述的视频图像预处理过程中，是先将图像进行灰度化、中值滤波、进行类型转换后输出。在进行应用背景差分方法进行检测区域的定位过程中，是先将其进行二值化，然后经过形态学处理，确定最大连通区域，在确定的最大连通区域中采用最大类间差分法求取阈值，从而判断检测的区域是否存在污染现象并做出受污染的预警提示。
本发明与现有技术相比，主要针对污染物的排放进行有效的监控，及时发现污染的排放并做出预警，及时提醒监管人员进行检查和制止污染行为的继续蔓延，从而有效的减少由偷排放等情况所带来的影响，避免了由偷排放所造成的水资源的严重破坏，为生产、生活的用水安全带来保障。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种城市河涌水质监测预警系统及方法，其特征在于，包括主控制器、分设于检测区域的多个摄像头、与主控器连接的视频图像储存器，通过主控制器对采集的视频图像进行预处理、检测区域的定位、检测区域的污染判断和污染预警提示。
2.根据权利要求1所述的城市河涌水质监测预警系统及方法，其特征在于，在所述的城市河涌水质监测预警过程中，是先对视频图像进行提取和预处理，得出预处理的图像，应用背景差分方法进行检测区域的定位，在确定的检测区域中采用最大类间差分法对检测区域进行求取阈值，从而判断检测的区域是否存在污染现象并做出受污染的预警提示。
3.根据权利要求2所述的城市河涌水质监测预警系统及方法，其特征在于，在所述的视频图像预处理过程中，是先将图像进行灰度化、中值滤波、进行类型转换后输出。
4.根据权利要求2所述的城市河涌水质监测预警系统及方法，其特征在于，在进行应用背景差分方法进行检测区域的定位过程中，是先将其进行二值化，然后经过形态学处理，确定最大连通区域，在确定的最大连通区域中采用最大类间差分法求取阈值，从而判断检测的区域是否存在污染现象并做出受污染的预警提示。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109961425A (zh) * 2019-02-28 2019-07-02 浙江大学 一种动态水的水质识别方法
CN110533626A (zh) * 2019-06-19 2019-12-03 浙江大学 一种全天候水质识别方法
CN110865418A (zh) * 2019-12-05 2020-03-06 重庆商勤科技有限公司 污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质
CN112329583A (zh) * 2020-10-29 2021-02-05 中水三立数据技术股份有限公司 一种基于图像识别的水污染监测预警系统及预警方法
CN114009366A (zh) * 2021-03-26 2022-02-08 深圳市自由度环保科技有限公司 一种畜禽养殖过程中的污染监测系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105675623A (zh) * 2016-01-29 2016-06-15 重庆扬讯软件技术有限公司 一种基于污水口视频的污水颜色与流量检测的实时分析方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105675623A (zh) * 2016-01-29 2016-06-15 重庆扬讯软件技术有限公司 一种基于污水口视频的污水颜色与流量检测的实时分析方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
康桂花: "《计算概论》", 31 August 2016, 中国铁道出版社 *
陈喜胜等: "最大类间方差法在污水排放图像处理中的应用研究", 《现代计算机》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109961425A (zh) * 2019-02-28 2019-07-02 浙江大学 一种动态水的水质识别方法
CN110533626A (zh) * 2019-06-19 2019-12-03 浙江大学 一种全天候水质识别方法
CN110533626B (zh) * 2019-06-19 2021-11-09 浙江大学 一种全天候水质识别方法
CN110865418A (zh) * 2019-12-05 2020-03-06 重庆商勤科技有限公司 污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质
CN112329583A (zh) * 2020-10-29 2021-02-05 中水三立数据技术股份有限公司 一种基于图像识别的水污染监测预警系统及预警方法
CN114009366A (zh) * 2021-03-26 2022-02-08 深圳市自由度环保科技有限公司 一种畜禽养殖过程中的污染监测系统

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