CN112924349A - 一种柴油车图像烟度检测方法及系统 - Google Patents

一种柴油车图像烟度检测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112924349A
CN112924349A CN202110112038.8A CN202110112038A CN112924349A CN 112924349 A CN112924349 A CN 112924349A CN 202110112038 A CN202110112038 A CN 202110112038A CN 112924349 A CN112924349 A CN 112924349A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
smoke
diesel vehicle
tail gas
detection method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110112038.8A
Other languages
English (en)
Inventor
不公告发明人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Yousi Tiancheng Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Anhui Yousi Tiancheng Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Yousi Tiancheng Intelligent Technology Co ltd filed Critical Anhui Yousi Tiancheng Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202110112038.8A priority Critical patent/CN112924349A/zh
Publication of CN112924349A publication Critical patent/CN112924349A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
    • G01N15/075—Investigating concentration of particle suspensions by optical means

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Fire-Detection Mechanisms (AREA)

Abstract

本发明公开了一种柴油车图像烟度检测方法，包括以下步骤：采集柴油车尾部尾气排放有烟图像，并用
Figure DDA0002919262840000011
来表示一幅柴油车尾部尾气排放图像，其中M和L分别为矩阵Y的行数和列数；由Y经图像处理得到无烟图像

Description

一种柴油车图像烟度检测方法及系统
技术领域
本发明涉及车辆尾气检测领域，具体涉及一种柴油车图像烟度检测方法及系统。
背景技术
根据环保要求，需要对车辆的尾气排放是否达标进行检测，常见的一种尾气检测方法是遥感检测法，遥感检测法中需要使用机动车尾气遥测仪，现有的激动车尾气遥测仪如中国专利CN105300914A公开的“一种机动车尾气检测装置”，其包括光束发射接收装置和光束反射装置，当车辆通过检测区域时，机动车排放的尾气切割检测光束时，会引起检测光束的光谱结构变化，从而得到机动车排放尾气中的污染物成分和浓度。这种遥感检测方法中，尾气遥测仪是固定不动的，也就是说检测区域是固定不动的，车辆通过检测区域后，汽车尾部会产生较大的气流扰动，这个气流扰动会影响检测区域内的尾气分布，影响尾气切割检测光束，遥感检测法的示值重复性较差，遥感检测法的测量精度较低。
法规规定车辆尾气检测方法为：发动机从正常怠速状态加速至70％(4200转/分钟)的额定转速，运转30S后降至高怠速(2500转/分钟)状态。将取样探头插入排气管中，深度不少于400mm，并固定在排气管上维持15s后，由具有平均值功能的仪器读取30s内HC与CO排放量的平均值，或者人工读取30s内的最高值和最低值，其平均值即为高怠速污染物测量结果。目前这种检测方法难以得到准确的数据，为此我们提出一种柴油车图像烟度检测方法及系统解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种柴油车图像烟度检测方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种柴油车图像烟度检测方法，包括以下步骤：
S1：采集柴油车尾部尾气排放有烟图像，并用
Figure BDA0002919262830000011
来表示一幅柴油车尾部尾气排放图像，其中M和L分别为矩阵Y的行数和列数；
S2：由Y经图像处理得到无烟图像
Figure BDA0002919262830000012
具体方法为：Y与X之间存在如下关系：
Y＝FX+V
其中
Figure BDA0002919262830000013
表示转换矩阵，V表示转换噪声；
则X可通过如下优化问题求得：
Figure BDA0002919262830000014
上述优化函数的第一项
Figure BDA0002919262830000015
为无烟图像的拟合损失函数，rank(X)表示X的秩，γ表示优化函数中两项的权衡因子；
用核范数代替秩函数，得到：
Figure BDA0002919262830000016
引入一个新的变量W，将上述问题改写为：
Figure BDA0002919262830000021
s.t.X＝W
上述优化问题的增广拉格朗日函数为：
Figure BDA0002919262830000022
Figure BDA0002919262830000023
其中Z为拉格朗日乘子，β为惩罚参数，Tr(ZT(X-W))表示矩阵ZT(X-W)的迹；
求解步骤为：
S2.1：设定参数P、p、τ、γ、β；设定最大迭代次数K；
S2.2：初始化矩阵
Figure BDA0002919262830000024
W(0)＝X(0)，Z(0)＝X(0)，上标(0)表示第0次迭代开始时的变量，其中X(0)和F(0)初始化的具体做法为：其元素从均匀分布U(0，1)中采样；
S2.3：令当前迭代次数k＝0；
S2.4：如果k<K，则转到步骤5，否则转到步骤10；
S2.5：更新得到：
Figure BDA0002919262830000025
其中
Figure BDA0002919262830000026
表示奇异值软阈值算子；
S2.6：固定F(k)，X(k+1)，Z(k)，计算W(k+1)，
Figure BDA0002919262830000027
令
Figure BDA0002919262830000028
则更新得到：W(k+1)＝((F(k))TF(k)+βI)-1((F(k))TY+Z(k)+βX(k+1))；
S2.7：固定X(k+1)，Z(k)，W(k+1)，计算F(k+1)，
Figure BDA0002919262830000029
令
Figure BDA00029192628300000210
则更新得到：F(k+1)＝Y(W(k+1))-1；
S2.8：更新Z(k+1)＝Z(k)+β(X(k+1)-W(k+1))；
S2.9：令k自增1，并转到步骤4；
S2.10：求得的无烟图像X＝X(k)；
S3：根据有烟图像和无烟图像计算烟度值；
一种柴油车图像烟度检测系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的柴油车图像烟度检测方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：有烟图像和无烟图像相减即可得到尾气烟羽图像，根据尾气烟羽图像即可计算出车辆排放烟度值。
具体实施方式
下面将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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：一种柴油车图像烟度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集柴油车尾部尾气排放有烟图像，并用
Figure BDA0002919262830000031
来表示一幅柴油车尾部尾气排放图像，其中M和L分别为矩阵Y的行数和列数；
S2：由Y经图像处理得到无烟图像
Figure BDA0002919262830000032
具体方法为：
Y与X之间存在如下关系：
Y＝FX+V
其中
Figure BDA0002919262830000033
表示转换矩阵，V表示转换噪声；
则X可通过如下优化问题求得：
Figure BDA0002919262830000034
上述优化函数的第一项
Figure BDA0002919262830000035
为无烟图像的拟合损失函数，rank(X)表示X的秩，γ表示优化函数中两项的权衡因子；
用核范数代替秩函数，得到：
Figure BDA0002919262830000036
引入一个新的变量W，将上述问题改写为：
Figure BDA0002919262830000037
s.t.X＝W
上述优化问题的增广拉格朗日函数为：
Figure BDA0002919262830000038
Figure BDA0002919262830000039
其中Z为拉格朗日乘子，β为惩罚参数，Tr(ZT(X-W))表示矩阵ZT(X-W)的迹；
求解步骤为：
S2.1：设定参数P、p、τ、γ、β；设定最大迭代次数K；
S2.2：初始化矩阵
Figure BDA00029192628300000310
W(0)＝X(0)，Z(0)＝X(0)，上标(0)表示第0次迭代开始时的变量，其中X(0)和F(0)初始化的具体做法为：其元素从均匀分布U(0，1)中采样；
S2.3：令当前迭代次数k＝0；
S2.4：如果k<K，则转到步骤5，否则转到步骤10；
S2.5：更新得到：
Figure BDA00029192628300000311
其中
Figure BDA00029192628300000312
表示奇异值软阈值算子；
S2.6：固定F(k)，X(k+1)，Z(k)，计算W(k+1)，
Figure BDA00029192628300000313
令
Figure BDA00029192628300000314
则更新得到：W(k+1)＝((F(k))TF(k)+βI)-1((F(k))TY+Z(k)+βX(k+1))；
S2.7：固定X(k+1)，Z(k)，W(k+1)，计算F(k+1)，
Figure BDA00029192628300000315
令
Figure BDA00029192628300000316
则更新得到：F(k+1)＝Y(W(k+1))-1；
S2.8：更新Z(k+1)＝Z(k)+β(X(k+1)-W(k+1))；
S2.9：令k自增1，并转到步骤4；
S2.10：求得的无烟图像X＝X(k)；
S3：根据有烟图像和无烟图像计算烟度值；
一种柴油车图像烟度检测系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的柴油车图像烟度检测方法。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (2)

1.一种柴油车图像烟度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集柴油车尾部尾气排放有烟图像，并用
Figure FDA0002919262820000011
来表示一幅柴油车尾部尾气排放图像，其中M和L分别为矩阵Y的行数和列数；
S2：由Y经图像处理得到无烟图像
Figure FDA0002919262820000012
具体方法为：
Y与X之间存在如下关系：
Y＝FX＋V
其中
Figure FDA0002919262820000013
表示转换矩阵，V表示转换噪声；
则X可通过如下优化问题求得：
Figure FDA0002919262820000014
上述优化函数的第一项
Figure FDA0002919262820000015
为无烟图像的拟合损失函数，rank(X)表示X的秩，γ表示优化函数中两项的权衡因子；
用核范数代替秩函数，得到：
Figure FDA0002919262820000016
引入一个新的变量W，将上述问题改写为：
Figure FDA0002919262820000017
s.t.X＝W
上述优化问题的增广拉格朗日函数为：
Figure FDA0002919262820000018
Figure FDA0002919262820000019
其中Z为拉格朗日乘子，β为惩罚参数，Tr(ZT(X-W))表示矩阵ZT(X-W)的迹；
求解步骤为：
S2.1：设定参数P、p、τ、γ、β；设定最大迭代次数K；
S2.2：初始化矩阵
Figure FDA00029192628200000110
W(0)＝X(0)，Z(0)＝X(0)，上标(0)表示第0次迭代开始时的变量，其中X(0)和F(0)初始化的具体做法为：其元素从均匀分布U(0，1)中采样；
S2.3：令当前迭代次数k＝0；
S2.4：如果k＜K，则转到步骤5，否则转到步骤10；
S2.5：更新得到：
Figure FDA00029192628200000111
其中
Figure FDA00029192628200000112
表示奇异值软阈值算子；
S2.6：固定F(k)，X(k+1)，Z(k)，计算W(k+1)，
Figure FDA00029192628200000113
令
Figure FDA00029192628200000114
则更新得到：W(k+1)＝((F(k))TF(k)+βI)-1((F(k))TY+Z(k)+βX(k+1))；
S2.7：固定X(k+1)，Z(k)，W(k+1)，计算
Figure FDA00029192628200000115
令
Figure FDA00029192628200000116
则更新得到：F(k+1)＝Y(W(k+1))-1；
S2.8：更新Z(k+1)＝Z(k)+β(X(k+1)-W(k+1))；
S2.9：令k自增1，并转到步骤4；
S2.10：求得的无烟图像X＝X(k)；
S3：根据有烟图像和无烟图像计算烟度值。
2.一种柴油车图像烟度检测系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的柴油车图像烟度检测方法。
CN202110112038.8A 2021-01-27 2021-01-27 一种柴油车图像烟度检测方法及系统 Pending CN112924349A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110112038.8A CN112924349A (zh) 2021-01-27 2021-01-27 一种柴油车图像烟度检测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110112038.8A CN112924349A (zh) 2021-01-27 2021-01-27 一种柴油车图像烟度检测方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112924349A true CN112924349A (zh) 2021-06-08

Family

ID=76167141

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110112038.8A Pending CN112924349A (zh) 2021-01-27 2021-01-27 一种柴油车图像烟度检测方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112924349A (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103196789A (zh) * 2013-04-02 2013-07-10 江苏大学 柴油车尾气烟度检测方法
CN106680281A (zh) * 2016-12-31 2017-05-17 中国科学技术大学 一种基于深度残差学习网络的柴油车尾气烟度检测方法
CN106769732A (zh) * 2016-12-31 2017-05-31 中国科学技术大学 一种垂直式柴油车烟度检测方法
KR101740647B1 (ko) * 2016-11-04 2017-06-08 부경대학교 산학협력단 Ｈｄｒ 영상 처리 장치
CN112113912A (zh) * 2020-08-18 2020-12-22 北京理工大学 一种柴油车排放遥感大数据监测系统及监测方法
CN112330668A (zh) * 2020-11-27 2021-02-05 安徽优思天成智能科技有限公司 一种柴油车图像烟度检测方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103196789A (zh) * 2013-04-02 2013-07-10 江苏大学 柴油车尾气烟度检测方法
KR101740647B1 (ko) * 2016-11-04 2017-06-08 부경대학교 산학협력단 Ｈｄｒ 영상 처리 장치
CN106680281A (zh) * 2016-12-31 2017-05-17 中国科学技术大学 一种基于深度残差学习网络的柴油车尾气烟度检测方法
CN106769732A (zh) * 2016-12-31 2017-05-31 中国科学技术大学 一种垂直式柴油车烟度检测方法
CN112113912A (zh) * 2020-08-18 2020-12-22 北京理工大学 一种柴油车排放遥感大数据监测系统及监测方法
CN112330668A (zh) * 2020-11-27 2021-02-05 安徽优思天成智能科技有限公司 一种柴油车图像烟度检测方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102722706A (zh) 基于粒子滤波的红外弱小目标检测与跟踪方法及装置
Jiang et al. Sensitivity of top-down CO source estimates to the modeled vertical structure in atmospheric CO
US20230111401A1 (en) Automated detection and quantification of gas emissions
CN112330668A (zh) 一种柴油车图像烟度检测方法及系统
CN115453483B (zh) 一种雷达目标信号检测方法及相关设备
CN111323797A (zh) 一种利用gnss大气掩星弯曲角数据反演对流层顶参数的方法
CN112857306B (zh) 一种视频卫星任意视向点的连续太阳高度角确定方法
CN112364940A (zh) 基于多源数据的大气污染物源解析方法、存储介质及设备
CN111965115B (zh) 一种基于高光谱的船舶尾气测量系统及方法
CN114295778B (zh) 一种基于火电厂烟气排放质量评价方法及评价系统
CN112924349A (zh) 一种柴油车图像烟度检测方法及系统
CN111878231B (zh) 前氧传感器故障诊断方法、装置、设备及存储介质
CN111930818B (zh) 一种rde数据后处理方法、装置、设备及存储介质
CN115163266B (zh) 一种颗粒捕集器灰分负荷确定方法、装置、设备和介质
CN113720805A (zh) 一种外场光电探测系统镜头灰尘污渍辐射透过率检测方法
CN111522016B (zh) 空间目标激光测距微弱信号识别模型构建方法及装置
CN116757971A (zh) 一种基于周围光的图像自动调整方法
CN117254447A (zh) 一种计及雾霾的光伏发电率预测方法和系统
CN115061136B (zh) 一种基于sar图像的河湖岸线变化点检测方法及系统
CN113670219B (zh) 一种光纤线路的应变解调方法、装置、设备及介质
CN110514566B (zh) 一种新型烟尘测量装置和方法
CN115310660A (zh) 生物质燃烧大气污染物参数信息的预测方法和装置
CN108646719B (zh) 一种微弱故障检测方法及系统
CN112697724A (zh) 基于无人机高光谱田间烟叶氧化钾含量预测方法及系统
CN111752976A (zh) 气象数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210608