CN110865418A - 污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质，通过获取待监测水域在同一时刻、不同监测点位采集的多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；将各热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各灰度图像的平均灰度值；计算各灰度图像两两之间的平均灰度差值；若判定存在平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定待监测水域存在排放口进行污水排放；确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；比较各灰度图像的灰度差值，确定灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像，并对待监测水域进行污水排放告警。

Description

污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及环境监测技术领域，尤其涉及一种污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会经济不断的发展，城市化进程不断深化，社会生产及居民生活产生的污水量逐年增加。水环境治理和水安全保障已成为中国当前最重要的任务之一。为了进一步把污水处理事业做得更好。有效控制成本，更加科学合理地开展污水排放口溯源工作，切实将污染控制在源头已经是当务之急。

水资源对于人类具有特别重要的意义，水污染问题已经是国家发展必须解决的问题，能够找到可快速、准确地调查及监测水源污染状况的方法，是十分必要的。常规的污水监测主要是通过现场采样、室内分析化验等手段来进行，但由于水污染的复杂性，只能通过大量采样的办法进行，人力耗费巨大、定位往往不够准确。

发明内容

本发明提供的污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质，主要解决的技术问题是：如何快速、准确地对监测污水排放情况，提高监测效率，减少人力物力。

为解决上述技术问题，本发明提供一种污水违规排放监测方法，包括：

获取待监测水域在同一时刻、不同监测点位采集的多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；

将各所述热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各所述灰度图像的平均灰度值；

计算各所述灰度图像两两之间的平均灰度差值；

若判定存在所述平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定所述待监测水域存在排放口进行污水排放；

确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测所述图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；

比较各所述灰度图像的所述灰度差值，确定所述灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像，并对所述待监测水域进行污水排放告警。

可选的，还包括：

计算所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值，将所述灰度重心值对应像素点集合作为所述排放口所在位置，并在告警时对所述排放口位置进行标记。

可选的，所述计算所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值包括：确定所述图像块区域的轮廓边沿像素点，计算各所述轮廓边沿像素点灰度值的算数平均值，得到所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值。

可选的，所述每一组待处理图像还包括在同一监测点位采集的一视频图像；所述对所述排放口位置进行标记包括：

将所述目标灰度图像与对应相同监测点位采集的视频图像进行配准，形成所述目标灰度图像与所述视频图像之间的映射，确定所述排放口位于所述视频图像的目标位置点，对所述目标位置点进行标记。

可选的，所述一个监测点位采集一组待处理图像，且各监测点位采集的待处理图像不存在重叠区域。

可选的，还包括：若判定各所述灰度差值均未超过设定误差阈值范围；则确定不存在污水排放。

本发明还提供一种污水违规排放监测装置，包括：

若干图像采集模块，用于在同一时刻、不同监测点位采集多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；

图像分析模块，用于将各所述热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各所述灰度图像的平均灰度值；计算各所述灰度图像两两之间的平均灰度差值；若判定存在所述平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定所述待监测水域存在排放口进行污水排放；确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测所述图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；比较各所述灰度图像的所述灰度差值，确定所述灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像；

排放告警模块，用于在确定所述待监测水域存在排放口进行污水排放时，对所述待监测水域进行污水排放告警。

可选的，所述图像分析模块用于计算所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值，将所述灰度重心值对应像素点集合作为所述排放口所在位置，对所述排放口位置进行标记；所述排放告警模块用于对所述排放口位置进行告警。

可选的，所述每一组待处理图像还包括在同一监测点位采集的一视频图像；所述图像分析模块用于将所述目标灰度图像与对应相同监测点位采集的视频图像进行配准，形成所述目标灰度图像与所述视频图像之间的映射，确定所述排放口位于所述视频图像的目标位置点，对所述目标位置点进行标记。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的污水违规排放监测方法的步骤。

本发明的有益效果是：

根据本发明提供的污水违规排放监测方法、装置及计算机可读存储介质，通过获取待监测水域在同一时刻、不同监测点位采集的多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；将各热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各灰度图像的平均灰度值；计算各灰度图像两两之间的平均灰度差值；若判定存在平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定待监测水域存在排放口进行污水排放；确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；比较各灰度图像的灰度差值，确定灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像，并对待监测水域进行污水排放告警；实现了对待监测水域污水排放情况的实时、在线、快速检测，极大提高了污水排放检测效率，同时降低了污水违规排放监测的人力物力成本。

附图说明

图1为本发明实施例一的污水违规排放监测方法流程示意图；

图2为本发明实施例一的待监测水域分布示意图；

图3为本发明实施例二的污水违规排放监测装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一：

请参见图1，图1为本实施例的污水违规排放监测方法流程示意图；该方法主要包括：

S101、获取待监测水域在同一时刻、不同监测点位采集的多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像。

请参见图2所示，待监测水域例如包括河流、湖泊、水库等水源地。通过预先在待监测水域布设监控设备，例如沿河岸间隔布设监控摄像头，即不同监测点位，这里监控摄像头需要为红外摄像头。其中，监测点位(或者监测点位之间的距离)、采集时间间隔可以根据实际情况灵活设置。例如，采集时间间隔为1小时、6小时、一天等；监测点位之间的检测设置为100米、500米等。

应当说明的是，热成像图像可以反映待监测水域的热辐射状况，而水域内的原水和排放污水存在温度差异，温度差异必然导致热辐射量的差异，通过红外摄像头，可以采集到待监测水域的热辐射状况。本发明通过分析待监测水域的热辐射图像的热辐射分布状况，实现污水排放的在线、实时监测与定位，准确高效。

S102、将各热成像图像分别转化为灰度图像，分别计算各灰度图像的平均灰度值。

将不同监测点位在当前时刻采集的多张热成像图像，转化为灰度图像，并计算各张灰度图像的平均灰度值。应当理解的是，将热成像图像转化为灰度图像，可以采用现有任意方式，例如利用OpenCV库中的相关灰度图像转化算法，实现将热成像图像转化为灰度图像，具体方式以及实现过程在此不再赘述。

本实施例中，计算灰度图像的平均灰度值的方式，包括但不限于如下两种方式：

一、获取整张灰度图像各像素点的灰度值，对所有像素点进行算数平均，得到该灰度图像的平均灰度值。

上述计算方式未考虑到非待监测水域热辐射的影响，使得计算得到的平均灰度值，并不能十分准确地反映待监测水域的热辐射情况，也可能包含了河岸两边的植被、动植物热辐射等干扰因素。为此，提供如下第二种计算平均灰度值的方式。

二、识别灰度图像中的待监测水域和非水域，摒弃非水域对应图像区域像素点灰度值，仅保留待监测水域对应图像像素点的灰度值，对待监测水域对应图像像素点的灰度值进行算数平均处理，得到该灰度图像的平均灰度值。从而排出了干扰因素的影响。

为了识别灰度图像中的待监测水域和非水域，可选的，将灰度图像与对应相同监测点位采集的视频图像进行配准，形成灰度图像与视频图像之间的映射；然后基于图像识别技术，识别视频图像中的待监测水域位置，通过灰度图像与视频图像之间的映射关系，可以准确定位待监测水域在灰度图像中区域，进而筛选出灰度图像中的待监测水域和非水域。

其中，热成像图像与对应视频图像之间的配准，可以基于高曲率特征点匹配的图像配准算法。首先，对红外和可见光图像进行边缘检测，在边缘上提取曲率变化的局部极值点；然后，根据特征点的空间相对关系，利用相似三角形匹配法进行特征匹配；最后，实现红外与可见光图像的配准和融合成像。

S103、计算各灰度图像两两之间的平均灰度差值。

继续参见图2，假设在当前时刻，监测点位A采集到一张热成像图像A11；监测点位B采集到一张热成像图像B11；监测点位C采集到一张热成像图像C11；各自对应的灰度图像的平均灰度值分别为g1、g2、g3；计算各灰度图像两两之间的平均灰度差值，即分别计算g1与g2差值g1-g2，g2与g3差值g2-g3，g1与g3差值g1-g3。

S104、判断是否存在平均灰度差值超过设定误差阈值范围；如是，转至步骤S105；如否，转至步骤S109。

设定误差阈值范围具体根据实际情况灵活设置，例如[-k,k]；如果某两灰度图像之间的平均灰度差值Δg，超过设定误差阈值范围[-k,k]，即小于-k；或者大于k，则表示这两灰度图像的平均灰度相差较大，表明待监测水域在这两个监测点位的温度差异较大；因此此时可以确定待监测水域存在排放口进行无水排放。相反，若各灰度图像两两之间的平均灰度差值都未超过设定误差阈值范围，表明待监测水域在不同监测点位的温度几乎保持不变，应该不存在排放口进行无水排放。

S105、确定待监测水域存在排放口进行污水排放。

S106、确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值。

基于步骤S104可以检测是否存在污水排放，但是当判定存在污水排放时，还不能准确识别排放口具体位于哪一张图像中。为此，本实施例通过检测各灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度差值，可以实现对排放口的定位。通常，越靠近排放口的水质温度差越大，越远离排放口的水质温度比较恒定，不会存在较大温差。因此，首先通过识别各灰度图像待监测水域对应的图像块区域，确定该图像块区域各像素点的最小灰度值与最大灰度值，计算两者之间的灰度差值；待监测水域对应图像块区域的最小灰度值与最大灰度值之间的差值越大，表明排放口越有可能位于该图像中，使得该图像中对应水域温差大；灰度差值越小，甚至为0，则表明该水域不存在污水排放，水域温度分布均匀无波动。

为了避免待监测水域与非水域之间划分过程存在的误差，可能导致划分后的待监测水域存在属于非水域的像素点或者图像区域，进而导致排放口定位识别精度下降的问题，在本发明的其他实施例中，可以根据灰度图像中一个像素点对应的实际面积大小，结合污水排放监测对排放口的定位精度要求以及系统处理性能，设定标准图像块大小，按照该标准图像块大小，将灰度图像中待监测水域对应的图像块区域，进行划块处理，划分成若干与标准图像块大小等大的图像块，计算每一图像块内的平均灰度值，筛选出图像块中的最小平均灰度值与最大平均灰度值；计算该最小平均灰度值与该最大平均灰度值之间的差值，作为该灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度差值。相当于将像素点为单位进行灰度差值计算，调整为以标准图像块为单位进行差值计算，减少非水域像素点对定位结果的影响。

S107、比较各灰度图像的灰度差值，确定灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像。

S108、对待监测水域进行污水排放告警。

S109、确定不存在污水排放。

在本发明的其他实施例中，为了更精确对排放口进行定位，通过计算目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值，将灰度重心值对应像素点集合作为排放口所在位置，并在告警时对排放口位置进行标记。

计算目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值包括：确定图像块区域的轮廓边沿像素点，计算各轮廓边沿像素点灰度值的算数平均值，得到目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值。

每一组待处理图像还包括在同一监测点位采集的一视频图像；对排放口位置进行标记包括：将目标灰度图像与对应相同监测点位采集的视频图像进行配准，形成目标灰度图像与视频图像之间的映射，确定排放口位于视频图像的目标位置点，对该目标位置点进行标记。

通常，一个监测点位采集一组待处理图像，且各监测点位采集的待处理图像不存在重叠区域。

根据本发明提供的污水违规排放监测方法，通过获取待监测水域在同一时刻、不同监测点位采集的多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；将各热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各灰度图像的平均灰度值；计算各灰度图像两两之间的平均灰度差值；若判定存在平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定待监测水域存在排放口进行污水排放；确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；比较各灰度图像的灰度差值，确定灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像，并对待监测水域进行污水排放告警；实现了对待监测水域污水排放情况的实时、在线、快速检测，极大提高了污水排放检测效率，同时降低了污水违规排放监测的人力物力成本。

实施例二：

在上述实施例一的基础上，提供一种污水违规排放监测装置，该监测装置用于实现上述实施例一的污水违规排放监测方法的步骤，请参见图3，该监测装置主要包括：

若干图像采集模块31，用于在同一时刻、不同监测点位采集多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；可选的，包括热成像摄像头和视频摄像头，每一组待处理图像还包括在同一监测点位采集的一视频图像；其中热成像摄像头用于采集热成像图像，视频摄像头用于采集普通可见光图像。

图像分析模块32，用于将各热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各灰度图像的平均灰度值；计算各灰度图像两两之间的平均灰度差值；若判定存在平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定待监测水域存在排放口进行污水排放；确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；比较各灰度图像的灰度差值，确定灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像。

图像分析模块32用于将目标灰度图像与对应相同监测点位采集的视频图像进行配准，形成目标灰度图像与视频图像之间的映射，确定排放口位于视频图像的目标位置点，对目标位置点进行标记。

可选的，图像分析模块32用于计算目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值，将灰度重心值对应像素点集合作为排放口所在位置，对排放口位置进行标记。

排放告警模块33，用于在确定待监测水域存在排放口进行污水排放时，对待监测水域进行污水排放告警。

可选的，图像分析模块32包括热成像分析单元和视频图像分析单元，热成像分析主要是通过原水与污水的温度差的原理，对热图像的灰度进行分析，视频图像分析模块通过基于高曲率特征点匹配的图像配准算法，把热成像图像与视频图像配准起来，形成热成像图像与视频图像的映射，对异常排放区域(即排放口)进行标记。排放告警模块33用于对排放口位置进行告警。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如实施例一所述的污水违规排放监测方法的步骤。具体请参见实施例一中的描述，在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种污水违规排放监测方法，其特征在于，包括：

获取待监测水域在同一时刻、不同监测点位采集的多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；

将各所述热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各所述灰度图像的平均灰度值；

计算各所述灰度图像两两之间的平均灰度差值；

若判定存在所述平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定所述待监测水域存在排放口进行污水排放；

确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测所述图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；

比较各所述灰度图像的所述灰度差值，确定所述灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像，并对所述待监测水域进行污水排放告警。

2.如权利要求1所述的污水违规排放监测方法，其特征在于，还包括：

计算所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值，将所述灰度重心值对应像素点集合作为所述排放口所在位置，并在告警时对所述排放口位置进行标记。

3.如权利要求2所述的污水违规排放监测方法，其特征在于，所述计算所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值包括：确定所述图像块区域的轮廓边沿像素点，计算各所述轮廓边沿像素点灰度值的算数平均值，得到所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值。

4.如权利要求2所述的污水违规排放监测方法，其特征在于，所述每一组待处理图像还包括在同一监测点位采集的一视频图像；所述对所述排放口位置进行标记包括：

将所述目标灰度图像与对应相同监测点位采集的视频图像进行配准，形成所述目标灰度图像与所述视频图像之间的映射，确定所述排放口位于所述视频图像的目标位置点，对所述目标位置点进行标记。

5.如权利要求4所述的污水违规排放监测方法，其特征在于，所述一个监测点位采集一组待处理图像，且各监测点位采集的待处理图像不存在重叠区域。

6.如权利要求1-5任一项所述的污水违规排放监测方法，其特征在于，还包括：若判定各所述灰度差值均未超过设定误差阈值范围；则确定不存在污水排放。

7.一种污水违规排放监测装置，其特征在于，包括：

若干图像采集模块，用于在同一时刻、不同监测点位采集多组待处理图像，每一组待处理图像包括在同一监测点位采集的一热成像图像；

图像分析模块，用于将各所述热成像图像分别转化为灰度图像，并计算各所述灰度图像的平均灰度值；计算各所述灰度图像两两之间的平均灰度差值；若判定存在所述平均灰度差值超过设定误差阈值范围；则确定所述待监测水域存在排放口进行污水排放；确定同一灰度图像中待监测水域对应的图像块区域；检测所述图像块区域中的最小灰度值与最大灰度值之间的灰度差值；比较各所述灰度图像的所述灰度差值，确定所述灰度差值最大的灰度图像，作为排放口所在位置的目标灰度图像；

排放告警模块，用于在确定所述待监测水域存在排放口进行污水排放时，对所述待监测水域进行污水排放告警。

8.如权利要求7所述的污水违规排放监测装置，其特征在于，所述图像分析模块用于计算所述目标灰度图像中待监测水域对应的图像块区域的灰度重心值，将所述灰度重心值对应像素点集合作为所述排放口所在位置，对所述排放口位置进行标记；所述排放告警模块用于对所述排放口位置进行告警。

9.如权利要求8所述的污水违规排放监测装置，其特征在于，所述每一组待处理图像还包括在同一监测点位采集的一视频图像；所述图像分析模块用于将所述目标灰度图像与对应相同监测点位采集的视频图像进行配准，形成所述目标灰度图像与所述视频图像之间的映射，确定所述排放口位于所述视频图像的目标位置点，对所述目标位置点进行标记。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至6中任一项所述的污水违规排放监测方法的步骤。

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