CN109115731B - 基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法。基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，包括如下步骤：步骤1)，在车辆经过时，摄像头摄取彩色图片；步骤2)，使用区域识别算法，在图案中识别选取有用区域，包括反射板测量区域和参考补偿区域；步骤3)，区域检测算法结合区域生长算法准确识别出黑烟有效区域；步骤4)，计算车辆黑烟的不透光度；步骤5)，当不透光度计算超出不合格限时，保存黑烟图片。本发明的目的在于提供一种基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，可以进行有效的遥测，结构简单且调节方便；能够对行驶过程中的车辆排放的黑烟情况，正确测量不透光烟度并拍取黑烟图片，作为执法依据。

Description

基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法

技术领域

本发明涉及一种基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法。

背景技术

近年来，黑烟车的污染一直是机动车环保的重点和难点，大量的黑烟对人体的呼吸系统和免疫系统造成了严重的危害，机动车尾气污染的诱变和致癌效应研究一直是国内外相关研究的热点之一。然而机动车黑烟排放现象比较多见，特别是柴油车在在起步、加速、上坡、超载等阶段比较容易发生，严重影响城市形象。黑烟的排放主要来自柴油车，这些“黑烟”是化石燃料燃烧产物，其表面会吸附多环芳烃、重金属等污染物，2012年国际卫生组织已证实并公布柴油车排放的颗粒物是强致癌物。一辆重型柴油车排放的污染物相当于500辆小型轿车的排放量，因此对高污染黑烟车的查处是重点，对于监管机动车污染具有非常重要的意义。

目前，现有柴油车排放的黑烟不透光检测方法有以下两种，

1)透射式烟度计，采用测量抽取黑烟车尾气到分析单元，然后通过光强衰减进行测量车辆黑烟；透射式烟度计需要在车辆排气孔抽取尾气才能进行测量，使用场合受到限制；

2)遥测式不透光烟度，通过多束激光出射到检测器，车辆驶过排出的黑烟遮挡激光，检测器测量到光强衰减来计算不透光度；遥测式大功率激光器，多路检测器，复杂的光学结构，不便于调试维护；且执法无法保存被测时的图片，缺少执法依据。

基于上述现有技术的不足之处，需对测量黑烟车不透光度的方法进行改进。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，可以进行有效的遥测，结构简单且调节方便；能够对行驶过程中的车辆排放的黑烟情况，正确测量不透光烟度并拍取黑烟图片，作为执法依据。

为了实现上述的目的，本发明采用了以下的技术方案：

基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，包括如下步骤：

步骤1)，在车辆经过时，处于道路一侧的补光光源照射在处于道路另一侧的测量反射板上，并由与补光光源同侧的摄像头摄取彩色图片；

步骤2)，使用区域识别算法，在图案中识别选取有用区域，包括反射板测量区域和参考补偿区域；此处所指的反射板测量区域为柴油车尾气黑烟不透光度的测量区域，参考补偿区域为外界光干扰补偿区域，在反射板上且无汽车尾气黑烟的区域；

步骤3)，通过计算摄像头获取车辆黑烟在反射板测量区域内的图片灰度值，由区域检测算法结合区域生长算法准确识别出黑烟有效区域；

步骤4)，计算车辆黑烟的不透光度；根据反射板测量区域内的灰度值A，然后与该区域没有黑烟时灰度值C相减，得到两个灰度值差(C-A)；为测量所需要的值，然后根据校准值K和B，计算出不透光度值Y，根据公式Y＝K(C-A)+B；

步骤5)，当不透光度计算超出不合格限时，保存黑烟图片。

作为优选，所述步骤2)中的使用区域识别算法；是使用sobel算子检测出边界，边界内部即为所需区域，根据边界坐标自动识别选取有用区域。

作为优选，所述步骤3具体是，根据彩色图片的RGB值计算出灰度值，车辆黑烟图片由区域检测算法提取出黑烟的大致轮廓，由于黑烟周边颜色深度不一致，容易产生缺口；结合区域生长算法，在黑烟缺口进行边界生长，使得黑烟边界成为一个完整准确的区域。

作为优选，所述步骤4)中，校准值K和B是在没有车辆驶过的情况下，定时进行自动调零校准所得到。

作为优选，自动调零校准过程：是指无车辆驶过情况下，获取图片；反射板测量区域的不透光度为零点，在此图片上对反射板测量区域进行赋灰度为零，此时为量程点。不透光度是通过灰度值计算出来的值，Y为不透光度，X为灰度值，K为自动调零标定有更新的值。

作为优选，摄像头的摄像路径上设有校准标定装置，校准标定装置比较设备测量出的不透光度与标准滤光片的值是否有差异，判断设备是否准确。

本发明采用上述技术方案，该技术方案涉及一种基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，该方法中仅需补光灯、摄像头和反射板即可行驶过程中的柴油车排放的黑烟不透光度，同时可抓拍出车辆黑烟图片。该方案具有如下优势：

1，响应速度快，能够快速，准确测量出车辆黑烟的不透光度；

2，结构小巧；

3，可自动调零，校准，确保测量准确性；

4，自动识别尾气黑烟区域，更准确判断测量值；

5，参考补偿算法能够有效的补偿外界自然光，补光灯以及车灯对测量的影响；

6，有黑烟图片保存可追溯；

7，安装方式多样，可水平安装测量多车道汽车，也可垂直安装在龙门架上向下测量。

附图说明

图1为本发明的实施示意图。

图2为摄像头所摄取的视图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的优选实施方案作进一步详细的说明。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

如图1～2所示的基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，包括如下步骤：

步骤1)，在车辆经过时，处于道路一侧的补光光源1照射在处于道路另一侧的测量反射板2上，并由与补光光源1同侧的摄像头3摄取彩色图片。

步骤2)，使用区域识别算法，在图案中识别选取有用区域，包括反射板测量区域21和参考补偿区域22；此处所指的反射板测量区域为柴油车尾气黑烟不透光度的测量区域，参考补偿区域为外界光干扰补偿区域，在反射板上且无汽车尾气黑烟的区域；该步骤中涉及的使用区域识别算法；是使用sobel算子检测出边界，边界内部即为所需区域，根据边界坐标自动识别选取有用区域。

步骤3)，通过计算摄像头获取车辆黑烟在反射板测量区域内的图片灰度值，由区域检测算法结合区域生长算法准确识别出黑烟有效区域；该步骤中，具体是根据彩色图片的RGB值计算出灰度值，车辆黑烟图片由区域检测算法提取出黑烟的大致轮廓，由于黑烟周边颜色深度不一致，容易产生缺口；结合区域生长算法，在黑烟缺口进行边界生长，使得黑烟边界成为一个完整准确的区域。

步骤4)，计算车辆黑烟的不透光度；根据反射板测量区域内的灰度值A，然后与该区域没有黑烟时灰度值C相减，得到两个灰度值差(C-A)；为测量所需要的值，然后根据校准值K和B，计算出不透光度值Y，根据公式Y＝K(C-A)+B；该步骤中，校准值K和B是在没有车辆驶过的情况下，定时进行自动调零校准所得到。自动调零校准过程：是指无车辆驶过情况下，获取图片；反射板测量区域的不透光度为零点，在此图片上对反射板测量区域进行赋灰度为零，此时为量程点。不透光度是通过灰度值计算出来的值，Y为不透光度，X为灰度值，K为自动调零标定有更新的值。如当连续测量过程中，没有黑烟或无车的情况下计算测量出有不透光度Y1，此时B修正为-Y1。该步骤中，由于外界环境光的变化，会影响灰度值，从而导致产生测量误差。根据参考区域没有黑烟，该区域的灰度值变化都是由于外界环境变化引起，用该区域的灰度值变化程度补偿测量区域中由环境影响的灰度变化。从而更准确的计算车辆黑烟的不透光度。

步骤5)，当不透光度计算超出不合格限时，保存黑烟图片，作为执法依据。

本发明采用上述技术方案，该技术方案涉及一种基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，该方法中仅需补光灯、摄像头和反射板即可行驶过程中的柴油车排放的黑烟不透光度，同时可抓拍出车辆黑烟图片。另外，该方案中摄像头的摄像路径上设有校准标定装置4，校准标定装置用于定期插入标准滤光片进行校准，校准标定装置比较设备测量出的不透光度与标准滤光片的值是否有差异，判断设备是否准确。

以下是根据上述测量黑烟车不透光度的方法得到的一组实例，通过调零标定得到K为-0.5，B为-2，A为200，此时当一辆冒黑烟车驶过，测量得到C值为100，计算出不透光度Y为48％,根据HJ 845标准，超过30％为超标车，保存黑烟图片。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1)，在车辆经过时，处于道路一侧的补光光源照射在处于道路另一侧的测量反射板上，并由与补光光源同侧的摄像头摄取彩色图片；

步骤2)，使用区域识别算法，在图案中识别选取有用区域，包括反射板测量区域和参考补偿区域，所述参考补偿区域的灰度值变化程度补偿测量区域中由环境影响的灰度变化；

步骤3)，通过计算摄像头获取车辆黑烟在反射板测量区域内的图片灰度值，由区域检测算法结合区域生长算法准确识别出黑烟有效区域；

步骤4)，计算车辆黑烟的不透光度；根据反射板测量区域内的灰度值A，然后与该区域没有黑烟时灰度值C相减，得到两个灰度值差(C-A)；为测量所需要的值，然后根据校准值K和B，计算出不透光度值Y，根据公式Y＝K(C-A)+B；

步骤5)，当不透光度计算超出不合格限时，保存黑烟图片；

所述步骤4)中，校准值K和B是在没有车辆驶过的情况下，定时进行自动调零校准所得到；自动调零校准过程：是指无车辆驶过情况下，获取图片；反射板测量区域的不透光度为零点，在此图片上对反射板测量区域进行赋灰度为零，此时为量程点。

2.根据权利要求1所述的基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，其特征在于：所述步骤2)中的使用区域识别算法；是使用sobel算子检测出边界，边界内部即为所需区域，根据边界坐标自动识别选取有用区域。

3.根据权利要求1所述的基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，其特征在于：所述步骤3具体是，根据彩色图片的RGB值计算出灰度值，车辆黑烟图片由区域检测算法提取出黑烟的大致轮廓，由于黑烟周边颜色深度不一致，容易产生缺口；结合区域生长算法，在黑烟缺口进行边界生长，使得黑烟边界成为一个完整准确的区域。

4.根据权利要求1所述的基于摄像头灰度测量黑烟车不透光度的方法，其特征在于：摄像头的摄像路径上设有校准标定装置，校准标定装置比较设备测量出的不透光度与标准滤光片的值是否有差异，判断设备是否准确。

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