CN109655411B - 针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法及系统 - Google Patents

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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated

Abstract

本发明提供了一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法及系统，通过采集监测区域中视频点的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号，对采集到的对图像中的每个烟囱进行监测区域标定；利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果并保存黑度图像；利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数；在符合外部条件的情况下进行模型分析，得到最终的监测结果。本发明对图像里面烟囱以及有效区域进行标定，通过林格曼黑度仪进行校准，通过外部天气、时间等条件约束，使得分析模型更有效、更准确的运行。

Description

针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法及系统
技术领域
本发明涉及环保监控领域，具体地，涉及一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法及体系。
背景技术
工业企业是环境污染的主要源头。林格曼黑度做为大气污染物排放的指标之一，需要专门的仪器对着污染源排放的灰色或黑色烟气在排放口处进行黑度监测。用传统的林格曼烟气黑度图法鉴定烟气的黑度取决于观察者的观察力和判断能力，对观测人员的校正视力以及专业能力都有明确要求，同时监测环境对监测的结果也有影响。因此，采用数字化的监测方法，可以提高监测的准确度，最关键可以进行长时间连续测量。
经检索发现，申请号为CN201610335080.5的发明专利“一种基于图像分析技术的烟气黑度智能检测方法”，以及申请号为CN201310420394.1的发明专利“采用运动侦测技术的烟气黑度监控系统”，这两篇专利文献都是通过对视频信号建模分析输出监控结果，这种方案具有以下问题：
1、通过摄像头观测的烟囱动态检测作为判断依据。在实际操作过程中，由于烟囱口都处于较高的位置，为了使摄像头拍摄位置好，摄像头安装的外置也会较高，当风速高的一定程度或者遇到下雨等天气时，会引起摄像头本身的抖动，动态检测的正确会大大降低。同时，由于工业企业的烟囱排放的烟气不仅仅是黑色，也会对结果产生一定干扰。
2、单纯的利用天空背景分析作为是否满足黑度检测的条件，也会产生较大的误差。因为，同一个摄像头区域中，由于云层等因素存在，天空背景会各不相同，再加上光线照射的因素，烟囱口的背景会不断发生变化，单纯利用背景进行烟气判断，准确率会降低。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法及系统。
根据本发明提供的一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法，包括：
图像采集步骤：采集监测区域中视频点的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号，对采集到的对图像中的每个烟囱进行监测区域标定；
黑度测量步骤：利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果；
计算校准系数步骤：利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数；
分析处理步骤：在符合外部条件的情况下进行模型分析，得到最终监测结果。
优选的，所述监测区域通过多个所述视频点进行划分为多个子区域。
优选的，所述视频点中的摄像头的视角与烟羽飘动方向垂直，仰视角不大于45度角。
优选的，所述外部条件包括天气信息以及时间信息，在所述天气信息为雨雪天、雾天或者风速大于4.5m/s时不进行模型分析，在所述时间信息为夜晚时不进行模型分析。
优选的，所述校准系数＝黑度测量结果/监测结果。
根据本发明提供的一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析系统，包括：
图像采集模块：采集监测区域中视频点的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号，对采集到的对图像中的每个烟囱进行监测区域标定；
黑度测量模块：利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果；
计算校准系数模块：利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数；
在符合外部条件的情况下进行模型分析，得到最终监测结果。
优选的，所述监测区域通过多个所述视频点进行划分为多个子区域。
优选的，所述视频点中的摄像头的视角与烟羽飘动方向垂直，仰视角不大于45度角。
优选的，所述外部条件包括天气信息以及时间信息，在所述天气信息为雨雪天、雾天或者风速大于4.5m/s时不进行模型分析，在所述时间信息为夜晚时不进行模型分析。
优选的，所述校准系数＝黑度测量结果/监测结果。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
通过获取实时图像，对图像里面烟囱以及有效区域进行标定，通过林格曼黑度仪进行初次校准得出校准系数，通过外部天气、时间等条件约束，使得分析模型更有效、更准确的运行。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明提供的一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法，包括：
图像采集步骤：采集监测区域中视频点Ci(i∈[1,n]，共n个视频摄像头)的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号CiHk(k∈[1,m]，每个摄像头中共m个烟囱)，对采集到的对图像中的每个烟囱CiHk进行监测区域标定CiHkAk。
黑度测量步骤：利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果CiHkH。本发明利用可输出图片的林格曼黑度仪在视频点对烟囱进行黑度测定，在记录测量数据结果的同时保存测量的图片信息。
计算校准系数步骤：利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果CiHkA，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数ρik＝CiHkH/CiHkA。
分析处理步骤：在符合外部条件的情况下进行模型分析，得到最终监测结果Rik＝CiHkA*ρik。
在本发明中，为了得到更准确的监测结果，监测区域通过多个视频点进行划分为多个子区域，从而分别对每个子区域执行上述分析，防止烟囱周围无效区域的色彩黑度对测量结果产生较大影响。视频点中的摄像头的视角与烟羽飘动方向垂直，仰视角不大于45度角。
监测时在比较均匀的天空光照下进行，雨雪天、雾天及风速大于4.5m/s时不应进行观察，因此，设定外部条件包括天气信息以及时间信息，在天气信息为雨雪天、雾天或者风速大于4.5m/s时不进行模型分析，在时间信息为夜晚时不进行模型分析。
此外，连续自动监测时，先对每个划分的分析区域进行背景黑度值测定，对烟气的测定结合背景黑度值进行分析，同时结合校准系数最终得出测量结果。
对一次连续超标记录超标开始时间、超标结束时间、摄像头号、烟囱号以及最大黑度值。在开始超标时模型按照秒级精度记录超标详细记录，同时记录相应的图片信息。以上都作为模型计算结果保存，方便管理人员查看。
超标时，模型提供报警功能，提示管理人员及时处理。同时对每个视频点的超标情况形成日历展示，对视频点黑度超标情况进行管理分级，按照不同级别以不同颜色直观展示。
基于上述针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法，本发明还提供的一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析系统，包括：
图像采集模块：采集监测区域中视频点Ci(i∈[1,n]，共n个视频摄像头)的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号CiHk(k∈[1,m]，每个摄像头中共m个烟囱)，对采集到的对图像中的每个烟囱CiHk进行监测区域标定CiHkAk。
黑度测量模块：利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果CiHkH。本发明利用可输出图片的林格曼黑度仪在视频点对烟囱进行黑度测定，在记录测量数据结果的同时保存测量的图片信息。
计算校准系数模块：利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果CiHkA，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数ρik＝CiHkH/CiHkA。
分析处理模块：在符合外部条件的情况下进行模型分析，得到最终监测结果Rik＝CiHkA*ρik。
在本发明中，为了得到更准确的监测结果，监测区域通过多个视频点进行划分为多个子区域，从而分别对每个子区域执行上述分析，防止烟囱周围无效区域的色彩黑度对测量结果产生较大影响。视频点中的摄像头的视角与烟羽飘动方向垂直，仰视角不大于45度角。
监测时在比较均匀的天空光照下进行，雨雪天、雾天及风速大于4.5m/s时不应进行观察，因此，设定外部条件包括天气信息以及时间信息，在天气信息为雨雪天、雾天或者风速大于4.5m/s时不进行模型分析，在时间信息为夜晚时不进行模型分析。
此外，连续自动监测时，先对每个划分的分析区域进行背景黑度值测定，对烟气的测定结合背景黑度值进行分析，同时结合校准系数最终得出测量结果。
对一次连续超标记录超标开始时间、超标结束时间、摄像头号、烟囱号以及最大黑度值。在开始超标时模型按照秒级精度记录超标详细记录，同时记录相应的图片信息。以上都作为模型计算结果保存，方便管理人员查看。
超标时，模型提供报警功能，提示管理人员及时处理。同时对每个视频点的超标情况形成日历展示，对视频点黑度超标情况进行管理分级，按照不同级别以不同颜色直观展示。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (8)

1.一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法，其特征在于，包括：
图像采集步骤：采集监测区域中视频点的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号，对采集到的对图像中的每个烟囱进行监测区域标定；
黑度测量步骤：利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果，同时保存测量的图片信息；
计算校准系数步骤：利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数；所述校准系数=黑度测量结果/监测结果；
分析处理步骤：在符合外部条件的情况下进行模型分析，将对应视频点的监测结果与所述校准系数相乘得到最终监测结果。
2.根据权利要求1所述的针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法，其特征在于，所述监测区域通过多个所述视频点进行划分为多个子区域。
3.根据权利要求1所述的针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法，其特征在于，所述视频点中的摄像头的视角与烟羽飘动方向垂直，仰视角不大于45度角。
4.根据权利要求1所述的针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法，其特征在于，所述外部条件包括天气信息以及时间信息，在所述天气信息为雨雪天、雾天或者风速大于4.5m/s时不进行模型分析，在所述时间信息为夜晚时不进行模型分析。
5.一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析系统，其特征在于，包括：
图像采集模块：采集监测区域中视频点的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号，对采集到的对图像中的每个烟囱进行监测区域标定；
黑度测量模块：利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果，同时保存测量的图片信息；
计算校准系数模块：利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数；所述校准系数=黑度测量结果/监测结果；
分析处理模块：在符合外部条件的情况下进行模型分析，将对应视频点的监测结果与所述校准系数相乘得到最终监测结果。
6.根据权利要求5所述的针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析系统，其特征在于，所述监测区域通过多个所述视频点进行划分为多个子区域。
7.根据权利要求5所述的针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析系统，其特征在于，所述视频点中的摄像头的视角与烟羽飘动方向垂直，仰视角不大于45度角。
8.根据权利要求5所述的针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析系统，其特征在于，所述外部条件包括天气信息以及时间信息，在所述天气信息为雨雪天、雾天或者风速大于4.5m/s时不进行模型分析，在所述时间信息为夜晚时不进行模型分析。
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