CN108335490A - 一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统及方法，系统包括：图像及视频采集单元、数据通信单元、数据处理单元、数据存储单元和数据统计分析单元；图像及视频采集单元负责采集图像和视频数据，并通过数据通信单元将采集的数据发送至数据处理单元；数据处理单元利用黑烟识别算法分析图像及视频采集单元上传的数据并生成判定结果，并将检测数据及判定结果通过数据通信单元发送至数据存储单元进行存储，同时回传判定结果至图像及视频采集单元；数据统计分析单元按照时间顺序统计各点位上传的数据结果，对全部数据进行分析。本发明能够准确地得到道路车辆、非道路移动机械以及烟囱等固定建筑的排放数据，便于执法人员随机开展各个区域的监测工作。
Description
技术领域
本发明属于环境技术领域，具体涉及一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统及方法。
背景技术
柴油车和非道路移动机械高负荷时排放的碳烟所占比例很大，通常表现为排出浓浓的黑烟，所以表征碳烟含量的排烟气度检测广泛用于柴油机排放污染评价。目前测量柴油机排气烟度普遍采用两大类测试仪器：滤纸式烟度计和不透光烟度计。滤纸式烟度计测量原理是将一定容量废气中的碳烟积存在滤纸上，通过光电检测仪器测出被染黑滤纸的碳粒吸光率，以此代表排气烟度。不透光烟度计的测量原理，是测量光穿过具有一定长度的被测废气后到达接收器的透射光与入射光之比，从而确定废气的不透光特性。这些检测手段只能在固定位置，或者车辆年检时进行，需要近距离插管取样，步骤繁琐十分不便，无法实现对车辆或移动机械尾气进行远距离非接触式的检测。
随着科技的发展，北京市颁布了《在用柴油汽车排气烟度限值及测量方法（遥测法）》地方标准，规定了用遥测法测量在道路上行驶的在用柴油车排气烟度限制、测量方法、数据处理及判定结果。规定使用的遥测方法是一种用光学原理远距离感应测量行驶中柴油发动机汽车排气烟度的方法。使用的检测设备是不透光度烟度遥测仪，可对单车道，规定速度范围内的车辆进行烟度检测。但该检测手段对只能用于单车道，对多车道无法使用，车辆如果比较接近，也无法准确得到数据，且价格比较昂贵，不能广泛使用。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统及方法。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统，其特征在于，包括：图像及视频采集单元、数据通信单元、数据处理单元、数据存储单元和数据统计分析单元；所述图像及视频采集单元采集图像及视频数据，并通过数据通信单元将采集的数据发送至数据处理单元；所述数据处理单元利用黑烟识别算法分析图像及视频采集单元上传的数据并生成判定结果，并将检测数据及判定结果通过数据通信单元发送至数据存储单元进行存储，同时回传判定结果至图像及视频采集单元；所述数据统计分析单元按照时间顺序统计各点位上传的数据结果，对全部数据进行分析。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
采用前端识别模式，图像及视频采集单元为带有主摄像头及补光模块的智能手持设备，数据通信单元通过智能手持设备的无线网络将待传数据进行分包处理并传输，数据处理单元部署在智能手持设备，数据存储单元和数据统计分析单元均部署在中心服务器；智能手持设备采集的视频图像样本信息由集成于智能手持设备的黑烟识别算法在本地进行运算识别，识别结果直接显示在智能手持设备上，同时将识别信息发送至后端中心服务器中。
采用后端识别模式，图像及视频采集单元为带有主摄像头及补光模块的智能手持设备，数据通信单元通过智能手持设备的无线网络将待传数据进行分包处理并传输，数据处理单元部署在工控机，数据存储单元和数据统计分析单元均部署在中心服务器；智能手持设备采集的视频图像样本信息传输至部署在本地的算法识别工控机，本地算法识别工控机在本地进行算法运算识别，并将识别结果传送给前端智能手持设备，同时将识别信息存储至后端中心服务器中。
此外，还提出了一种采用以上所述的手持式黑烟智能识别视频监测系统的监测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
1）数据采集：
拍摄目标的标识照片，确认目标信息；
距离排气位置一定距离处对排气处进行视频拍摄；
2）数据分析：
将采集到的视频数据传输至数据处理单元中，数据处理单元采用DSP智能算法进行分析处理，根据烟羽在视频中的分布特征，在待测视频中查找具有黑烟特征的视频帧；
根据烟羽特征视频帧判定目标是否冒黑烟，如冒黑烟，则筛选出该视频中黑烟浓度最大的图片，自动分析该黑烟浓度对应的林格曼黑度等级，将该图片作为黑烟证据图片，将目标信息与黑烟证据图片一并进行存储，形成一条完整的黑烟证据；
3）信息处理：
将黑烟证据及监测结果一方面通过智能手持设备进行打印，另一方面通过数据通信单元传输至中心服务器进行数据存储；
4）数据统计分析：
将所有存储于中心服务器上的数据根据不同分类进行数据统计及分析工作。
所述目标为道路车辆的排气装置、非道路移动机械的排气装置或烟囱。
所述步骤2）中，具体分析步骤为：首先对采集的视频提取图像帧，利用小波去噪算法处理提取图像，消除图像获取及传输过程中引入的高斯噪声；然后标定图像中的机动车或移动机械的排气管区域和背景区域，根据烟雾的颜色和烟雾所占视频面积的百分比，计算这些区域的图像特征差异；将该图像特征差异通过一系列的运算处理转化为林格曼黑度等级；如果连续出现多个黑烟特征视频帧，通过分析转换的林格曼黑度等级都超标，则判定目标黑烟排放超标。
本发明的有益效果是：能够对道路行驶的车辆拦截后进行定点检测，也可以对非道路移动机械、固定排烟建筑等远距离非接触式检测，减少插管取样装置和插管取样环节，减少黑烟对人体的污染伤害，准确地记录和判定排放数据，并可通过蓝牙打印机现场打印出表单，数据通过网络将数据和判定结果传输至环保局等检察机构，数据包含图片、视频、目标基本信息以及判定结果，形成一套完整的监测记录证据链信息，便于执法人员随机开展各个领域的黑烟监测工作。
附图说明
图1是本发明的组成模块示意图。
图2是本发明的工作原理示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
如图1、图2所示，本发明的监测系统构成如下。
一、图像及视频采集单元：智能手持设备，包含后置主摄像头及补光单元，运行黑烟智能识别监测系统软件APP，负责拍摄图像及视频，接收判定结果，连接蓝牙打印机打印结果及表单。
二、数据通信单元：通过智能手持设备的无线网络将待传数据进行分包处理并传输。
三、数据处理单元：部署在智能手持设备或工控机，负责利用黑烟识别算法分析智能手持设备上传的待测视频并生成判定结果。
四、数据存储单元：中心服务器，存储手持式黑烟智能识别黑烟的检测数据及判定结果。
五、数据统计分析单元：中心服务器，按照时间顺序统计各点位上传的数据结果，对全部数据进行相关分析。
该监测系统具备两种识别模式。
一、前端识别：智能手持设备采集目标的视频图像样本信息，由集成于智能手持设备的黑烟识别算法在本地进行运算识别，识别结果直接显示在智能手持设备上，同时将识别信息通过工控机的传输存储至后端中心服务器中。
二、后端识别：智能手持设备采集目标的视频图像样本信息，传输至部署在本地的算法识别工控机，本地算法识别工控机在本地进行算法运算识别，并将识别结果传送给前端智能手持设备，同时将识别信息存储至后端服务器中。
其中，目标可以为道路车辆、非道路移动机械或烟囱等固定排烟建筑。
接下来以道路车辆为例，具体描述该监测系统的具体操作流程。
一、数据采集：
1）使用手持式尾气黑烟检测设备，拍摄1张机动车车牌照片或移动机械证照；
2）使用手持式黑烟检测设备，拍摄车辆行驶证照片或移动机械证照，对比机动车车牌照片或移动机械证照信息，确认机动车或移动机械信息；
3）待检车辆怠速状态下停于检测停车区域，检测人员手持尾气黑烟检测设备站于距离排气管位置3-5m的距离，使用手持式黑烟车检测设备对车辆排气管处进行视频拍摄，开始拍摄1s后，检测人员发出指令给车辆或移动机械驾驶人员在车辆空挡的情况下3次将油门踩踏到底，由手持式黑烟车检测设备将整个车辆排气管排气情况全部过程拍摄下来，拍摄全程时间控制在5-10s。
二、数据分析（黑烟车尾气林格曼黑度分析）：
1）获得数据后，通过手持式黑烟车检测设备的数据通讯单元，将采集到的视频数据传输至工控机中，交由前端识别模式下的智能手持设备或后端识别模式下的工控机中的DSP智能算法进行分析处理，根据黑烟在视频中的分布特征，在待测视频中查找具有黑烟特征的视频帧，具体分析步骤为：首先对采集的视频提取图像帧，利用小波去噪算法处理提取图像，消除图像获取及传输过程中引入的高斯噪声；然后标定图像中的机动车或移动机械的排气管区域和背景区域，根据烟雾的颜色和烟雾所占视频面积的百分比，计算这些区域的图像特征差异；将该图像特征差异通过一系列的运算处理转化为林格曼黑度值（等级）；
如果连续出现多个黑烟特征视频帧，通过分析转换的林格曼黑度值都超标，则判定该车辆为黑烟车，并筛选出该视频中黑烟浓度最明显的图片，作为黑烟车证据图片。将其他车辆信息保存，与黑烟车证据图片进行存储，形成一条完整的黑烟车证据，完成整个视频信息数据分析流程。
2）车辆信息数据通过前端识别模式下的智能手持设备或后端识别模式下的工控机中所部署的机动车或移动机械信息数据库，进行信息验证，确认车辆或移动机械信息准确无误。
三、信息处理：
尾气黑烟数据检测结果信息（含车牌照片信息、行驶证照片信息，含林格曼黑度值的黑烟车证据图片），一方面，在前端识别模式下通过手持式黑烟车检测设备直接显示，或在后端识别模式下通过数据通信单元传输至手持式尾气黑烟检测设备，检测人员可以获得车辆或移动机械是否冒黑烟的检测结果并可以选择打印处罚单对违法车辆进行现场处罚；另一方面通过数据通信单元传输至中心服务器，通过数据存储单元进行数据存储。
四、数据统计分析：
通过检测数据的采集和分析，获得的大量检测结果，数据统计分析单元可以将所有存储于中心服务器上的数据根据不同分类进行数据统计及后期的数据分析工作。
本发明通过在智能操作系统的手持设备（含手机，平板）上安装尾气黑烟智能识别监测系统软件APP，通过智能手持设备的摄像头拍摄1段机动车尾气排放视频，视频根据《柴油车自由加速烟度排放限值及测量方法》要求，通过摄像机捕捉到机动车或移动机械踩油门瞬间排气管喷射尾气的过程视频。然后将采集的机动车或移动机械尾气视频通过网络上传至现场所在的工控机，通过工控机中的DSP智能算法进行分析，得出判定结果后回传至智能手持设备，判定结果可通过蓝牙打印机现场打印出表单，工控机通过局域网将判定结果传输至环保局等检查机构，数据包含图片、视频、机动车和移动机械基本信息以及判定结果，形成一套完整的机动车或移动机械尾气监测记录证据链信息。
由此可见，本发明不仅能够对行驶中的车辆进行动态监测，也可对拦截的机动车以及非道路移动机械的尾气进行定点检测，也可以对烟囱排放的烟羽进行记录和识别，准确地得到道路车辆尾气、非道路移动机械以及烟囱的排放数据，便于执法人员随机开展各个区域的尾气监测工作。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统，其特征在于，包括：图像及视频采集单元、数据通信单元、数据处理单元、数据存储单元和数据统计分析单元；所述图像及视频采集单元采集图像及视频数据，并通过数据通信单元将采集的数据发送至数据处理单元；所述数据处理单元利用黑烟识别算法分析图像及视频采集单元上传的数据并生成判定结果，并将检测数据及判定结果通过数据通信单元发送至数据存储单元进行存储，同时回传判定结果至图像及视频采集单元；所述数据统计分析单元按照时间顺序统计各点位上传的数据结果，对全部数据进行分析。
2.如权利要求1所述的一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统，其特征在于：采用前端识别模式，图像及视频采集单元为带有主摄像头及补光模块的智能手持设备，数据通信单元通过智能手持设备的无线网络将待传数据进行分包处理并传输，数据处理单元部署在智能手持设备，数据存储单元和数据统计分析单元均部署在中心服务器；智能手持设备采集的视频图像样本信息由集成于智能手持设备的黑烟识别算法在本地进行运算识别，识别结果直接显示在智能手持设备上，同时将识别信息发送至后端中心服务器中。
3.如权利要求1所述的一种手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统，其特征在于：采用后端识别模式，图像及视频采集单元为带有主摄像头及补光模块的智能手持设备，数据通信单元通过智能手持设备的无线网络将待传数据进行分包处理并传输，数据处理单元部署在工控机，数据存储单元和数据统计分析单元均部署在中心服务器；智能手持设备采集的视频图像样本信息传输至部署在本地的算法识别工控机，本地算法识别工控机在本地进行算法运算识别，并将识别结果传送给前端智能手持设备，同时将识别信息存储至后端中心服务器中。
4.一种采用如权利要求2或3所述的手持式黑烟智能识别视频监测系统的监测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
1）数据采集：
拍摄目标的标识照片，确认目标信息；
距离排气位置一定距离处对排气处进行视频拍摄；
2）数据分析：
将采集到的视频数据传输至数据处理单元中，数据处理单元采用DSP智能算法进行分析处理，根据烟羽在视频中的分布特征，在待测视频中查找具有黑烟特征的视频帧；
根据烟羽特征视频帧判定目标是否冒黑烟，如冒黑烟，则筛选出该视频中黑烟浓度最大的图片，自动分析该黑烟浓度对应的林格曼黑度等级作为黑烟证据图片，将目标信息与黑烟证据图片一并进行存储，形成一条完整的黑烟证据；
3）信息处理：
将黑烟证据及监测结果一方面通过智能手持设备进行打印，另一方面通过数据通信单元传输至中心服务器进行数据存储；
4）数据统计分析：
将所有存储于中心服务器上的数据根据不同分类进行数据统计及分析工作。
5.如权利要求4所述的手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统的监测方法，其特征在于：所述目标为道路车辆的排气装置、非道路移动机械的排气装置或烟囱。
6.如权利要求4所述的手持式尾气黑烟智能识别视频监测系统的监测方法，其特征在于：所述步骤2）中，具体分析步骤为：首先对采集的视频提取图像帧，利用小波去噪算法处理提取图像，消除图像获取及传输过程中引入的高斯噪声；然后标定图像中的排气区域和背景区域，根据烟雾的颜色和烟雾所占视频面积的百分比，计算排气区域和背景区域图像特征差异；将该差异特征通过算法转化为林格曼黑度等级；如果连续出现多个黑烟特征视频帧，通过分析转换的林格曼黑度等级都超标，则判定目标排放黑烟超标。
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