CN112149543B - 一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别系统与方法，首先对获取的单帧的建筑工地图像进行大小和分辨率的初始化处理，再经过高斯滤波对图像进行预处理。处理后的图像进行颜色模型转换。二值化图像形态学开操作，先腐蚀后膨胀，消除细小物体的影响扩大边缘区域得到背景和前景图像，合并成为掩膜图像。通过像素面积法计算提取的建筑扬尘的像素面积与图像总像素面积之比，判断是否图片具有建筑扬尘。图像有建筑扬尘的保存图像并输出识别警报信号。本发明是计算机视觉、图像处理和现代通讯技术结合在一起自动完成建筑扬尘的自动识别和报警的系统，解决了现有扬尘检测仪的测量周期长，精度差等弊端，有助于管理人员的监控工作。

Description

一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别系统与方法

技术领域

本专利涉及计算机视觉和图像处理技术，具体涉及滤波处理、图像模型转换、通道分离、全局化阈值二值化、形态学的腐蚀和膨胀、分水岭算法、扬尘识别以及输出警报信号方法应用于建筑扬尘的自动识别系统。

背景技术

建筑施工的各个阶段都会产生扬尘的颗粒物，所以我们需要实时连续的监测扬尘。目前国内的扬尘监测方法主要是以光学传感器为计数器的扬尘检测仪，测量误差大、周期长、稳定性较差，很多监测方法不可以及时的给出测量结果。随着图像处理和计算机视觉的迅速发展，本发明提出一种计算机视觉、图像处理和现代通信技术相结合建筑扬尘识别方法，可以对建筑扬尘目标进行及时检测和迅速的报警处理，解决了现有技术建筑扬尘检测的弊端。我们在建筑工地进行不同角度的无线摄像头安装，不同角度的摄像头按照每天固定时刻获取单帧监控图像，通过无线网络传输到图像信息库。我们调取信息库的图像，运行VS2010软件进行图像处理和利用计算机视觉判断建筑施工场地是否有大面积的扬尘污染。若有扬尘污染给予警报提示，提醒建筑工地的管理人员进行降尘措施。此种方法是基于监控终端的扬尘污染识别和输出识别信号机制，操作简单解放了大量人力劳动，有效减少仪器维护成本。

发明内容

本发明提出一种通过计算机视觉、图像处理和现代通信技术相结合的建筑扬尘识别方法。解决了现有建筑扬尘监测费时费力，测量误差大的弊端。此方法操作简单、经济又高效，能够灵敏快捷的获得施工地域的图像信息，判断是否具有建筑扬尘并给出报警识别信号，给监控建筑扬尘的人员带来很大便利。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为基于计算机视觉的建筑扬尘识别方案：

一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别系统主要包括建筑工地图像采集模块、建筑工地图像信息存储模块、建筑工地图像处理模块、显示器显示建筑工地图像信息和报警模块。建筑工地图像采集模块与建筑工地图像信息存储模块连接，建筑工地图像信息存储模块与建筑工地图像处理模块连接；建筑工地图像处理模块分别连接显示器和报警模块；图像采集由安装在建筑工地各个角度的无线网络摄像头获取每天固定时刻的建筑工地周围环境的图像，经由无线网络传输到信息存储模块将图像信息存储起来，经图像处理模块滤波和算法分析，当输入图像信息达到报警的阈值发送报警信号。为监控人员提供及时高效的识别信息，实时输出识别报警信号，大大降低了监测建筑扬尘的运营和维护成本。

建筑工地图像中建筑扬尘的监测识别与识别警报信号的输出，主要是对建筑工地一系列的图像进行图像处理，获取识别目标，对目标进行像素点比例的计算，最终判断输出的警报信号。

上述步骤如下：

步骤a)图像采集模块采集的建筑工地单帧图像传输到图像信息存储模块，调用图像信息存储模块的单帧图像进行图像初始化处理，具体方法是调整单帧图像的大小以及图像的分辨率，其公式如下：

pc＝src.cols/dest.cols

pr＝src.rows/dest.rows

scr.cols为原图像的高度，scr.rows为原图像的宽度；

dest.cols为调整后图像的高度，dest.rows为调整后图像的宽度；

pc为高度缩放比例，pr为宽度缩放比例；

原图像宽和高分别为x*pc、y*pr，输出图像宽和高分别为x、y，新调整的图像不失比例。

步骤b)将经过调整大小和分辨率的图像进行高斯滤波保留图像的目标特征，去除图像在形成、传输和存储过程中受到的大量噪声污染。高斯滤波是对输入图像的像素点和高斯核的卷积模块进行卷积运算，对整幅图像进行加权平均，将这些结果一块组成滤波后图像数组的平滑滤波器。加权值需要高斯函数的形状来决定，二维高斯函数的公式为：

G(x,y)为输出图像在(x,y)点处的像素值，分布参数σ为滤波器的宽度；

x为像素点横坐标值，y为像素点的纵坐标值；

运用高斯核为3×3，计算公式如下：

g(x,y)＝{f(x-1,y-1)+f(x-1,y+1)+f(x+1,y-1)+f(x+1,y+1)+[f(x-1,y)+f(x,y-1)+f(x+1,y)+f(x,y+1)]*2+f(x,y)*4}/16；

g(x,y)：输出图像在(x,y)点处的像素值；

f(x,y)：输入图像在(x,y)点处的像素值；

步骤c)二维高斯滤波后RGB颜色模型的图像转为HSV颜色模型的图像，有建筑扬尘的图像转为HSV颜色模型后，图像中建筑扬尘的特征更为突出。HSV颜色模型是一种六角椎体模型的颜色空间，模型的参数有色调、饱和度和亮度。两个模型转换关系计算公式如下:

V＝max

max：表示在RGB三个通道中的最大值；

min：表示在RGB三个通道中的最小值；

步骤d)图像转为HSV颜色模型后，分离HSV模型的图像为色调、饱和度和明度三个通道的图像。根据每个通道图像的像素值和频数的分布直方图找出最佳阈值区间，采用全局化阈值区间二值化，遍历图像的像素点在阈值区间的将像素值设为255，不在阈值期间的像素值设为0。

步骤e)分离三个通道的二值化后的图像合并，新生成的图像进行形态学开操作。调用opencv函数erode和dilate先腐蚀后膨胀，开操作具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。

腐蚀算法的步骤：

(1)用3x3的结构元素，扫描图像的每一个元素

(2)用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作

(3)如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0

(4)结果：消除细小无意义的噪声点

膨胀算法的步骤：

(1)用3x3的结构元素，扫描图像的每一个元素

(2)用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作

(3)如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1

(4)结果：填满背景空洞现象。

形态学开操作得到的两张前景和背景二值化图像合并成一张32位掩膜图片，掩膜图像作为标记分割目标区域。

步骤f)经过腐蚀膨胀处理后合并的掩膜图像作为分水岭算法的标记图像。分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学自下而上的递归过程，是依据临近像素间的相似性作为重要的参考，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓将扬尘目标分割出来。递归公式如下：

表示的是图像I中灰度值的最小的像素点；

h_min表示的是图像中灰度值最小的值，h_max灰度值最大的值；

X_h+1表示灰度值为h+1上的所有像素点，min_h+1表示区域中灰度值最小点，为X_h点所在灰度值为h的区域，X_h∩X_h+1表示两者相交，同在一个区域的点；

步骤g)分水岭算法分割出有建筑扬尘的区域，采用像素面积法统计扬尘目标区域像素点个数和整个图像像素点个数，计算扬尘目标区域像素点个数和图片像素点个数的比例值。公式如下：

scale_img＝whitecount/pixekcount

whitecount为建筑扬尘目标区域像素点个数，pixekcount整个图像总像素点的个数，scale_img为两者的比例值；

步骤h)计算出建筑扬尘区域和整个图像的比例值，比例值大于阈值的图像打上有问题的标签，对建筑扬尘进行目标识别，并且给出目标识别报警信号。程序将有问题的照片存储，方便监控人员核对信息。

本发明的目的在于解决现有建筑扬尘检测周期长、精度差和维护费用高昂的弊端。提出了一种通过计算机视觉、图像处理和现代通信技术相结合的建筑扬尘识别方法。此方法经济又高效，能够灵敏快捷的获得施工地域的图像信息，判断是否具有建筑扬尘并给出报警识别信号，给监控建筑扬尘的人员带来很大便利。

附图说明

图1算法流程图。

图2有建筑扬尘目标监测图。a为原图；b为扬尘识别图。

图3为实时监测信号输出图。

具体实施方式

图1为建筑扬尘监测总体设计流程图，核心部分为图像处理算法过程。有建筑扬尘的图片进行目标监测和输出监测识别信号，实验均可达到很好的效果。具体实施方式如下：

1.信息库获取的单帧图像进行大小和分辨率的初始化，设定图像大小为400*400，命名为“g_srcimage”。初始化后的图像进行高斯滤波处理，令高斯函数中的σ＝0.7。

2.预处理后的RGB图像转为HSV模型图片，模型转换后的图片分离为三个通道的图片，分别进行全局化二值化操作的。得到三张二值化的图片himg、simg、vimg，合并为一张二值化的图片binary_image。

3.对binary_image进行形态学开操作，调用opencv函数erode腐蚀操作6次得到前景图片，调用函数dilate膨胀操作6次得到后景图片。前景图片和后景图片构成掩膜图片markers，掩膜图片作为标记用分水岭算法提取目标区域。

4.采用像素面积法计算扬尘区域的比例面积，比例大于0.06就打上问题标签，保存具有建筑扬尘的图片并输出警报识别的信号。

Claims (8)

1.一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，实现该方法的系统包括建筑工地图像采集模块、建筑工地图像信息存储模块、建筑工地图像处理模块、显示器和报警模块；

建筑工地图像采集模块与建筑工地图像信息存储模块连接，建筑工地图像信息存储模块与建筑工地图像处理模块连接；建筑工地图像处理模块分别连接显示器和报警模块；

建筑工地图像采集模块中，由安装在建筑工地各个角度的无线网络摄像头获取每天固定时刻的建筑工地周围环境的图像；经由无线网络传输到建筑工地图像信息存储模块将图像信息存储起来；经建筑工地图像图像处理模块滤波和算法分析，当输入建筑工地图像信息达到报警的阈值发送报警信号；显示器显示建筑工地图像信息；

建筑工地图像中建筑扬尘的监测识别与识别警报信号的输出，主要是对建筑工地一系列的图像进行图像处理，获取识别目标，对目标进行像素点比例的计算，最终判断输出的警报信号；

其特征在于：该方法的实现步骤如下，

步骤a)图像采集模块采集建筑工地单帧图像，并传输到图像信息存储模块重，调用图像信息存储模块的单帧图像进行图像初始化处理，调整单帧图像的大小以及图像的分辨率；

步骤b)将经过调整大小和分辨率的图像进行高斯滤波保留图像的目标特征，去除图像在形成、传输和存储过程中受到的大量噪声污染；高斯滤波是对输入图像的像素点和高斯核的卷积模块进行卷积运算，对整幅图像进行加权平均，将这些结果一块组成滤波后图像数组的平滑滤波器；

步骤c)二维高斯滤波后RGB颜色模型的图像转为HSV颜色模型的图像，有建筑扬尘的图像转为HSV颜色模型后，图像中建筑扬尘的特征更为突出；HSV颜色模型是一种六角椎体模型的颜色空间，模型的参数有色调、饱和度和亮度；

步骤d)图像转为HSV颜色模型后，分离HSV模型的图像为色调、饱和度和明度三个通道的图像；根据每个通道图像的像素值和频数的分布直方图找出最佳阈值区间，采用全局化阈值区间二值化，遍历图像的像素点在阈值区间的将像素值设为255，不在阈值期间的像素值设为0；

步骤e)分离三个通道的二值化后的图像合并，新生成的图像进行形态学开操作；调用opencv函数erode和dilate先腐蚀后膨胀，开操作具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用；

步骤f)经过腐蚀膨胀处理后合并的掩膜图像作为分水岭算法的标记图像；

步骤g)分水岭算法分割出有建筑扬尘的区域，采用像素面积法统计扬尘目标区域像素点个数和整个图像像素点个数，计算扬尘目标区域像素点个数和图片像素点个数的比例值；

步骤h)计算出建筑扬尘区域和整个图像的比例值，比例值大于阈值的图像打上有问题的标签，对建筑扬尘进行目标识别，并给出目标识别报警信号；程序将有问题的照片存储，方便监控人员核对信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，其特征在于：利用摄像头传递到信息库获取建筑工地单帧图像，调整图像尺寸大小及分辨率的大小。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，其特征在于：利用高斯滤波滤除在图像形成和传输过程中受到的噪声污染，在保留图像细节特征的情况下消除孤立的像素点和像素块。

4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，其特征在于：将图像的RGB颜色模型转为HSV颜色模型，HSV颜色模型的图像分离为明度、饱和度和亮度三个通道；每个通道图像全局阈值二值化，三张二值化的图像合并为一张二值化的图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，其特征在于：二值化的图像进行形态学开操作，消除细小物体，在纤细处分离物体先腐蚀后膨胀得到前景和后景图像，合并得到掩膜图。

6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，其特征在于：根据形态学开操作得到的掩膜图，作为建筑扬尘识别分水岭算法的阈值标记图像；分水岭算法是阈值标记图像对建筑扬尘目标区域的像素灰度级别从低到高排序，然后从像素值低到像素值高实现淹没，标记图像的区域最高灰度值的边界点是分水岭，是建筑扬尘目标区域的边缘信息；用阈值标记的分水岭算法将目标建筑扬尘分割提取。

7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，其特征在于：用像素面积法，将提取建筑扬尘的像素面积之和与图像总的像素面积之比，判断是否输出报警识别信号。

8.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的建筑扬尘识别方法，其特征在于：判断图像中有建筑扬尘的，保存图像和输出建筑扬尘的识别警报信号。