CN108663081A - 一种基于双摄像头和环境传感器数据的室外空气质量估计和预警系统 - Google Patents

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马千里
夏雨
卞春华
胡栋
王俊
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Nanjing University
Nanjing Post and Telecommunication University
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Nanjing University
Nanjing Post and Telecommunication University
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Abstract

本发明的目的在于提供一种基于双摄像头和环境传感器的室外空气质量估计和预警系统,该系统由摄像头,环境传感器,图像采集和预处理模块,环境数据采集模块,主控模块,空气质量估计模块以及空气质量预警模块构成。本发明提出的室外空气质量估计和预警系统,能够得到对室外区域的整体空气质量估计,而且利用计算机视觉的方法避免了复杂的室外环境下普通PM2.5传感器抗干扰能力差,测量范围窄的缺点,同时能通过环境传感器的数据,判断未来一段时间的空气质量变化趋势,达到了一定的预警作用。

Description

一种基于双摄像头和环境传感器数据的室外空气质量估计和 预警系统
技术领域
本发明涉及到光学测距、图像处理、智能控制,分析领域和无线通信等技术领域,特别涉及一种基于双摄像头和环境传感器数据的室外空气质量估计和预警系统。
背景技术
在过去四分之一世纪里,工业及交通运输业的发展呈指数级增长。城市化、产业化、工业化的大格局扩张,使得城市规模不断扩大,工业性城市的高度集中,人口和汽车数量也在不断增加,导致能源和燃料需求不断提供,城市的空气污染日益严重,从而对大气环境、人体健康、生态系统和气候变化产生重要影响。特别是当我们生活在受到污染的空气之中健康就会受到影响。固定和移动源释放的各种化学污染物,包括悬浮颗粒物(SPM),一氧化碳(CO),氮氧化物(NO),硫氧化物(SO)和挥发性有机化合物(VOC)。这些污染物增加了肺癌,肺炎,哮喘,慢性支气管炎,冠状动脉疾病和慢性肺疾病等疾病的发生。同时,任何有害气体都可能在短时间内扩散到广泛的区域,造成巨大和不可挽回的损害。当前我国大气污染的形势非常严峻,雾霾天气在我国不少地区频繁出现,尤其是在大城市,雾霾天气几乎成为常态。因此,对空气质量的监测和预警系统的需求不断增长。
目前,室外的空气质量监测基本依赖于城市中的空气质量监测站。以南京市为例,共有9个国控点、10个市控点和1个流动监测点。然而相对于南京市的规模,这些数量的监测站很难做到覆盖居民社区,工厂和学校等区域,而且由于区域内的空气质量和局部地理环境,交通情况以及居民活动都有关系,监测站也很难确切地提供这些区域的空气质量的评估数据。而且城市空气质量监测站的系统结构相对比较复杂,增加更多的空气质量监测站显然从人力、物力资源来说都是一种过渡的消耗。室外的环境十分复杂,而当前流行的PM2.5传感器等雾霾监测设备只对传感器附近的环境更加灵敏,而不是区域整体的雾霾情况,因而容易被传感器附近突然激增的少量粉尘影响判断结果(事实上这些少量粉尘可能对区域整体PM浓度值没有太大影响)。所以这些PM2.5传感器抗干扰能力差,测量范围窄,并不适合作为室外的空气质量监测中的雾霾监测设备使用。鉴于此,一种简单,稳定的可以评估室外区域的空气质量监测和预警系统更具有广泛的适用性。
发明内容
针对现有的对空气质量监测系统的高成本和高复杂度,以及雾霾传感器等监测设备抗干扰能力差,测量范围窄的缺点,本发明提供了一种基于双摄像头和环境传感器数据的室外空气质量估计和预警系统,可以简单、准确地评估室外区域的空气质量,并能够判断未来一段时间的空气质量变化趋势,达到了一定的预警作用。
基于以上,本发明采用如下技术方案:
一种基于双摄像头和环境传感器数据的室外空气质量估计和预警系统,其特征在于,包括摄像头,环境传感器,图像采集和预处理模块,环境数据采集模块,主控模块,空气质量估计模块以及空气质量预警模块。
摄像头为两个完全相同的摄像头组成。图像采集和预处理模块通过双摄像头采集室外场景图像,根据双目测距原理,利用目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异(即视差)与目标点到成像平面的距离存在着反比例的关系,获得待测场景图像中不同物体的距离深度L。
环境传感器,由温度,湿度,气压和VOC传感器组成。环境数据采集模块连接环境传感器,通过环境传感控制板,获取当前的温度,湿度,气压,挥发性有机化合物VOC以及其他有害气体的数据。
主控模块通过无线或有线的方式与环境数据采集模块和图像采集和预处理模块相连。主控模块将采集到的图像和环境数据送给空气质量估计模块和空气质量预警模块,再进一步处理。
优选的,在空气质量估计模中,一方面根据待测场景图像中不同物体的距离深度L、之间的光衰减程度(消光系数τ)和PM2.5浓度的关系模型,获得PM2.5浓度的估计值,从而得到雾霾估计结果;另一方面结合挥发性有机化合物VOC以及有害气体数据,得到有害气体检测结果。
优选的,在空气质量预警模块中,根据气压和PM2.5浓度值的正相关性,温度和PM2.5值的负相关性,以及气压、温度的变化和PM浓度变化的时延,通过建立温度,湿度,气压与PM2.5浓度和污染气体浓度变化趋势之间的关系模型,判断未来某一段时间的PM2.5的变化趋势。
上述技术方案具有如下优点和积极效果:
本发明提出的基于双摄像头和环境传感器数据的空气质量估计和预警系统,成本较低,易于实现,可以针对室外区域,特别是视线可见区域的空气质量得出相对准确的评估结果。本发明的提出基于双摄像头和环境传感器数据的空气质量估计和预警系统,基于双摄像头和计算机视觉的雾霾估计方法,在雾霾监测方面相比传统的雾霾监测系统的抗干扰能力强,测量范围广。
本发明提出的基于双摄像头和环境传感器数据的空气质量估计和预警系统,由于还具备了气体传感器,可以检测挥发性有机化合物VOC以及其他有害气体。系统可以作为空气质量的监控,而不仅仅是PM浓度监控。
本发明提出的基于双摄像头和环境传感器数据的空气质量估计和预警系统,还提供了未来一段时间的空气质量预警。
附图说明
图1为本发明的室外空气质量估计和预警系统模块示意图
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例作具体进一步说明。
如图1所示的,一种基于双摄像头和环境传感器数据的室外空气质量估计和预警系统,该系统从功能上由摄像头,环境传感器,图像采集和预处理模块,环境数据采集模块,主控模块,空气质量估计模块以及空气质量预警模块构成。其包括,两个相同的摄像头,环境传感器,带无线传输功能的环境传感控制板和主控板。优选的,所述摄像头选择两个完全相同的USB接口摄像头,为节省控制板的Pin口,环境传感器选择Bosch 4合1环境传感器BME680,带无线传输功能的环境传感控制板选择便携、具有低功耗蓝牙的AdafruitFeather MO Bluefruit LE开发板,主控板选择树莓派Raspberry Pi 3(蓝牙功能)。
本发明实施例的空气质量评估和预警系统包括下列步骤:
步骤1,打开两个摄像头;
步骤2,运行图像采集和预处理模块,包括以下子步骤:
步骤2.1,根据双摄像头测距模型,使用树莓派Raspberry Pi3控制两个摄像头对室外场景目标进行拍摄。建议场景中至少具有2个不同距离的目标区域;
步骤2.2,通过双目的标定、校准和匹配,获得焦距f、视差d、摄像头中心距Tx等相应的参数;
步骤2.3,然后根据参数,分别计算得到两个目标点距离L1,L2。
步骤2.4,分别裁剪距离为L1,L2的目标物体图像,得到两个相同大小的采样图像。
步骤3,运行环境传感器数据采集模块,通过Adafruit Feather MO Bluefruit LE开发板,根据数据传输协议,提取环境传感器的数据,包括温度,湿度,气压,VOC等数据,然后通过蓝牙传输到树莓派上;
步骤4,运行环空气质量估计模块,实施的过程包括以下子步骤:
步骤4.1,采样图像输入,将之前获得的裁剪的采样图像输入系统。
步骤4.2,通过暗通道优先的图像去雾算法,计算每块采样图像的暗通道亮度值:
其中,I(m,n,c)是在彩色通道c中点(m,n)观察到的亮度值,Iaark(x,y)是暗通道中点(x,y)的亮度值。
步骤4.3,根据暗通道亮度值,建立消光系数、目标点距离和PM2.5浓度的关系模型;
步骤4.4,将采样的图像数据输入模型,根据不同距离的图像的消光系数不同,通过单位距离的相对消光系数,判断PM2.5浓度的估计值。
步骤5,运行环空气质量预警模块,实施的过程包括以下子步骤:
步骤5.1,建立温度,湿度,气压与PM2.5浓度和污染气体浓度变化趋势之间的关系模型;
步骤5.2,将过去一小时的温度,湿度,气压值的变换趋势输入模型,得出PM2.5浓度和污染气体浓度变化趋势。
以上所描述的具体实施例仅是对本发明的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施方式有修改或补充或采用类似的方式替代,但依据本发明设计思想的改变不会超越权利要求书所定义的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于双摄像头和传感器数据的室外空气质量监测和预警系统,其特征在于,包括摄像头,环境传感器,图像采集和预处理模块,环境数据采集模块,主控模块,空气质量估计模块以及空气质量预警模块。
2.根据权利1要求所述的摄像头和图像采集和预处理模块,其特征在于,摄像头为两个完全相同的摄像头,图像采集和预处理模块在工作时,由双摄像头采集室外场景图像,通过预处理,获得图像场景中不同物体的距离深度。
3.根据权利1要求所述的环境传感器和环境数据采集模块,其特征在于,环境传感器由温度,湿度,气压和VOC传感器组成。环境数据采集模块在工作时,提取室外环境的数据,包括当前的温度,湿度,气压,挥发性有机化合物VOC以及有害气体的数据。
4.根据权利1要求所述的主控模块,其特征在于,主控模块通过无线或有线的方式与环境数据采集模块和图像采集和预处理模块相连,主控模块在工作时,将采集到的图像和环境数据送给空气质量估计模块和空气质量预警模块,再进一步处理。
5.根据权利1要求所述的空气质量估计模块,其特征在于,空气质量估计模块在工作时,一方面建立图像场景中被摄物体的距离深度、消光系数和PM2.5浓度之间的关系模型,获得PM2.5浓度的估计值,从而得到雾霾的估计结果;另一方面结合挥发性有机化合物VOC以及有害气体数据,得到有害气体检测结果。
6.根据权利1要求所述的空气质量预警模块,其特征在于,空气质量预警模块在工作时,根据得到的温度,湿度,气压与PM2.5浓度和污染气体浓度变化数据,通过处理相关数据,判断未来一段时间的空气质量变化趋势。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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