CN108921139A - 基于无人机视频的污水处理方法 - Google Patents

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Abstract

为了避免传感器自身要求固定方式安装的特性对排污监测可能造成的盲区，本发明提供了一种基于无人机视频的污水处理方法，包括(10)建立地理信息库；(20)通过机器学习方式根据所述地理信息库建立视频信息识别模型；(30)获取无人机视频信息；(40)根据无人机视频信息和所述模型，确定污水地段并发出告警信息。本发明能够通过机器学习得到地表植被的颜色、生长状态等图像特征与是否为污水造成这一可能原因之间的关联，基于6阶深度概率分析方法进行可能原因和季节的匹配，从而相比现有技术的做法降低了超过37％左右的运算量。

Description

基于无人机视频的污水处理方法
技术领域
本发明涉及视频信号控制技术领域，更具体地，涉及一种基于无人机视频的污水处理方法。
背景技术
目前，人们已经认识到污水排放对于环境所产生的各种负面影响，正采取措施对污水的排放进行限制。迄今为止，所采取的措施基本上有如下两种：一种是必须由环保管理人员对企业污水排放出口进行人工监测，获取企业排放污水的信息，对非法排放污水的企业进行处罚。此种措施不仅费时费力，无法保证每天24小时连续监控。而且由于人为因素较多，很难保证制止排污以及对排污企业的处罚准确、合理。另一种措施则是针对人工监测所存在的缺点而设计的，它是在污水处理设备上安装了污水监测仪表，并将污水监测仪表与水泵及安装在排污管路上的阀门相接，水泵及阀门只能根据污水监测仪表的输出信号实现开启或关闭，及时将经过处理、符合排污标准的中水排放出去，阻止未经处理的污水排放，其自动化程度高，可节省大量人力。但是，由于污水处理设备都是安装的企业的场地内，个别企业非法安装绕过污水处理设备、阀门的污水排水管道，最终将未经处理的污水从企业污水排放出口排出；而且，由于所设置的阀门没有断电复位功能，当阀门处于开启状态而突然断电时，阀门将依旧保持开启状态。这样，如果人为地让污水处理设备断电，使阀门处于开启状态，继而将未经处理的污水通过开启的阀门从企业污水排放出口排出。
对此，现有技术中，申请号为CN03238004.6的中国发明专利申请公开了一种污水排放自动监控装置，设有传感器，与传感器相接有信号处理器，信号处理器的输出与断电弹簧复位式执行机构相接，断电弹簧复位式执行机构与污水排放阀门相接。可将其安装在企业污水排放出口，对企业所排放的水适时监控。当企业排放的水符合排污标准时，阀门打开，否则阀门关闭、报警，可防止企业非法安装绕过污水处理设备的排水管道而将未经处理的污水排出。然而，这种方法仍然要使用传感器，而传感器的检测位置是固定的，只要污水排放者绕开该位置，则仍然无法有效监测到污水排放的真实情况。
发明内容
为了避免传感器自身要求固定方式安装的特性对排污监测可能造成的盲区，本发明提供了一种基于无人机视频的污水处理方法，包括：
(10)建立地理信息库；
(20)通过机器学习方式根据所述地理信息库建立视频信息识别模型；
(30)获取无人机视频信息；
(40)根据无人机视频信息和所述模型，确定污水地段并发出告警信息。
进一步地，所述步骤(10)包括：获取污水排放口周围的至少两幅在时间上连续拍摄的图像，该图像均能够唯一性地标识相应的污水排放口，将图像及图像中某一位置对应的经纬度信息共同保存到数据库中，作为标识污水排放地的地理信息库。
进一步地，所述机器学习是根据植物生长状况图像以无监督学习方式进行机器学习。
进一步地，所述机器学习是采用随机梯度下降法对植物生长状况图像进行机器学习。
进一步地，所述步骤(20)包括：
(2021)关键帧信息确定：假设地表植被图像Ei对应植被健康状态Cj；植被健康状态Cj对应的可能原因Sm构成集合{Sm，Pm}，则以植被健康状态Cj为关键帧，其中Pm是可能原因Sm成为造成植被健康状态Cj的概率，i、j和m均为从1开始的自然数；
(2022)定义植被健康状态Cj的出现对于可能原因的概率：
p(Sm|Cj)＝χgh(pj)，
其中
m＝1，2，3，4，5，6；且为以为均值、ξm为方差的m阶对角阵，
(2023)根据概率p(Sm|Cj)确定植被健康状态Cj取当前含义时与季节的匹配度：
计算其中p’表示对p进行差分；
计算是否小于第一预设阈值：当小于时，确定Cj中j表示的可能原因的序号符合Ei对应的季节，否则令j＝j+1，跳转到步骤(2022)，如果j经过遍历到达了其最大值，则令j＝1并继续进行步骤(2024)，u和v均为自然数；
(2024)校正Sm作为Cj的对应的可能原因时与季节的匹配度：
计算是否小于第二预设阈值：当小于时，确定Sm作为Cj的对应的可能原因符合季节，否则令m＝m+1，跳转到步骤(2022)，如果m经过遍历到达了其最大值，则令m＝1。
进一步地，所述步骤(30)包括：
(301)对摄像头采集的视频进行分帧采样；
(302)对样本图像进行归一化；
(303)利用卷积神经网络对归一化后的图像进行特征提取。
进一步地，所述步骤(40)包括：
基于所述无人机获得的视频信息和所述模型，当确定某图像对应的可能原因是污水时，即排除了天气、病虫害等预先确定的原因以后根据图像表示的地表植被的颜色以及生长状态等图像特征的比较确定可能原因是污水排放造成的，则根据该图无人机获得的图像信息对应的第二经纬度信息，再次使无人机拍摄与该第二经纬度信息最接近的、在所述地理信息库中已经存在的经纬度信息对应的排污口的图像，确定排污口位置和排污口可能涉及的地段，向该排污口相关的监控或管理人员发出告警信息。
本发明的有益效果包括：能够通过机器学习得到地表植被的颜色、生长状态等图像特征与是否为污水造成这一可能原因之间的关联，基于6阶深度概率分析方法进行可能原因和季节的匹配，从而相比现有技术的做法降低了超过37％左右的运算量。
附图说明
图1示出了本发明方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示，根据本发明的优选实施例，本发明提供了一种基于无人机视频的污水处理方法，包括：
(10)建立地理信息库；
(20)通过机器学习方式根据所述地理信息库建立视频信息识别模型；
(30)获取无人机视频信息；
(40)根据无人机视频信息和所述模型，确定污水地段并发出告警信息。
优选地，所述步骤(10)包括：获取污水排放口周围的至少两幅在时间上连续拍摄的图像，该图像均能够唯一性地标识相应的污水排放口，将图像及图像中某一位置对应的经纬度信息共同保存到数据库中，作为标识污水排放地的地理信息库。
优选地，所述机器学习是根据植物生长状况图像以无监督学习方式进行机器学习。
优选地，所述机器学习是采用随机梯度下降法对植物生长状况图像进行机器学习。
优选地，所述步骤(20)包括：
(2021)关键帧信息确定：假设地表植被图像Ei对应植被健康状态Cj；植被健康状态Cj对应的可能原因Sm构成集合{Sm，Pm}，则以植被健康状态Cj为关键帧，其中Pm是可能原因Sm成为造成植被健康状态Cj的概率，i、j和m均为从1开始的自然数；
(2022)定义植被健康状态Cj的出现对于可能原因的概率：
p(Sm|Cj)＝χgh(pj)，
其中
m＝1，2，3，4，5，6；且为以为均值、ξm为方差的m阶对角阵，
(2023)根据概率p(Sm|Cj)确定植被健康状态Cj取当前含义时与季节的匹配度：
计算其中p’表示对p进行差分；
计算是否小于第一预设阈值：当小于时，确定Cj中j表示的可能原因的序号符合Ei对应的季节，否则令j＝j+1，跳转到步骤(2022)，如果j经过遍历到达了其最大值，则令j＝1并继续进行步骤(2024)，u和v均为自然数；
(2024)校正Sm作为Cj的对应的可能原因时与季节的匹配度：
计算是否小于第二预设阈值：当小于时，确定Sm作为Cj的对应的可能原因符合季节，否则令m＝m+1，跳转到步骤(2022)，如果m经过遍历到达了其最大值，则令m＝1。
优选地，所述步骤(30)包括：
(301)对摄像头采集的视频进行分帧采样；
(302)对样本图像进行归一化；
(303)利用卷积神经网络对归一化后的图像进行特征提取。
优选地，所述步骤(40)包括：
基于所述无人机获得的视频信息和所述模型，当确定某图像对应的可能原因是污水时，即排除了天气、病虫害等预先确定的原因以后根据图像表示的地表植被的颜色以及生长状态等图像特征的比较确定可能原因是污水排放造成的，则根据该图无人机获得的图像信息对应的第二经纬度信息，再次使无人机拍摄与该第二经纬度信息最接近的、在所述地理信息库中已经存在的经纬度信息对应的排污口的图像，确定排污口位置和排污口可能涉及的地段，向该排污口相关的监控或管理人员发出告警信息。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (7)

1.一种基于无人机视频的污水处理方法，包括：
(10)建立地理信息库；
(20)通过机器学习方式根据所述地理信息库建立视频信息识别模型；
(30)获取无人机视频信息；
(40)根据无人机视频信息和所述模型，确定污水地段并发出告警信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(10)包括：获取污水排放口周围的至少两幅在时间上连续拍摄的图像，该图像均能够唯一性地标识相应的污水排放口，将图像及图像中某一位置对应的经纬度信息共同保存到数据库中，作为标识污水排放地的地理信息库。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习是根据植物生长状况图像以无监督学习方式进行机器学习。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习是采用随机梯度下降法对植物生长状况图像进行机器学习。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤(20)包括：
(2021)关键帧信息确定：假设地表植被图像Ei对应植被健康状态Cj；植被健康状态Cj对应的可能原因Sm构成集合{Sm，Pm}，则以植被健康状态Cj为关键帧，其中Pm是可能原因Sm成为造成植被健康状态Cj的概率，i、j和m均为从1开始的自然数；
(2022)定义植被健康状态Cj的出现对于可能原因的概率：
p(Sm|Cj)＝χgh(pj)，
其中
m＝1，2，3，4，5，6；且为以为均值、ξm为方差的m阶对角阵，
(2023)根据概率p(Sm|Cj)确定植被健康状态Cj取当前含义时与季节的匹配度：
计算其中p’表示对p进行差分；
计算是否小于第一预设阈值：当小于时，确定Cj中j表示的可能原因的序号符合Ei对应的季节，否则令j＝j+1，跳转到步骤(2022)，如果j经过遍历到达了其最大值，则令j＝1并继续进行步骤(2024)，u和v均为自然数；
(2024)校正Sm作为Cj的对应的可能原因时与季节的匹配度：
计算是否小于第二预设阈值：当小于时，确定Sm作为Cj的对应的可能原因符合季节，否则令m＝m+1，跳转到步骤(2022)，如果m经过遍历到达了其最大值，则令m＝1。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤(30)包括：
(301)对摄像头采集的视频进行分帧采样；
(302)对样本图像进行归一化；
(303)利用卷积神经网络对归一化后的图像进行特征提取。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤(40)包括：
基于所述无人机获得的视频信息和所述模型，当确定某图像对应的可能原因是污水时，即排除了天气、病虫害等预先确定的原因以后根据图像表示的地表植被的颜色以及生长状态等图像特征的比较确定可能原因是污水排放造成的，则根据该图无人机获得的图像信息对应的第二经纬度信息，再次使无人机拍摄与该第二经纬度信息最接近的、在所述地理信息库中已经存在的经纬度信息对应的排污口的图像，确定排污口位置和排污口可能涉及的地段，向该排污口相关的监控或管理人员发出告警信息。
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