CN117274884B - 一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法及系统，方法包括：对施工现场作业区域与非作业区域的视频帧进行二值处理与中值滤波，推算出作业区域与非作业区域的视觉特征值与。获取作业区域与非作业区域的光照强度，基于拟合函数=f(,)计算出作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值与。将与无扬尘事件时作业区域的特征值进行比较，判断作业区域是否存在污染事件；将与进行比较，判断作业区域的污染事件是否是施工导致的。本发明实现了对施工作业引起的扬尘污染事件进行检测，降低了施工现场环境检测的成本，排除了自然环境因素与封闭、半封闭场景对施工扬尘污染事件检测的干扰。

Description

一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法及系统

技术领域

本发明涉及施工污染检测领域，尤其涉及一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法及系统。

背景技术

工地施工作业会造成大量的扬尘等污染事件，施工作业过程中的环保问题一直是监管单位与施工单位十分关心的问题。目前，现有的建筑工地扬尘监测手段主要是在工地大门附近设置扬尘颗粒物监测仪，以监测工地上的可悬浮颗粒物是否超标。但这一检测方法无法有效覆盖到施工作业区域监测作业扬尘，尤其是室内场景与半封闭场景，也无法区分施工作业导致的扬尘事件与一般的大气污染事件。

因此，现有的施工扬尘监测技术还有待改进与发展，无法满足施工现场监测施工扬尘污染事件的需求。

发明内容

本发明提供一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法及系统，其目的主要在于降低施工现场环境检测成本，排除自然环境大气污染与封闭、半封闭场景对施工扬尘污染事件检测的干扰，实现全天候、全覆盖、低成本的施工扬尘污染事件检测。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，包括：

步骤1、在建筑工地施工区域设置监控摄像头与光照强度采集设备，预先将监控摄像头采集的画面分为作业区域与非作业区域；

步骤2、获取作业区域的光照强度，若作业区域的光照强度处于预设的光照强度区间内，则获取监控摄像头采集的视频图像；否则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件；

步骤3、获取监控摄像头采集的视频图像，分别获取其中的作业区域图像与非作业区域图像；

步骤4、对作业区域图像与非作业区域图像分别进行二值化处理，得到作业区域与非作业区域的灰度图像，基于处理后的像素RGB三通道值，分别得到作业区域与非作业区域的视觉特征值；

步骤5、基于实验数据进行多元函数拟合获取扬尘污染特征值与视觉特征值及光照强度的函数关系，基于该拟合函数，通过视觉特征值与光照强度获取作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值；

步骤6、将作业区域扬尘污染特征值与基准值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值；若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值小于等于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件；

步骤7、若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值；若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值小于等于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件；

步骤8、若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域存在因施工作业导致的扬尘污染事件。

进一步的，步骤1中，所述在建筑工地施工作业区域设置监控摄像头与光照强度采集设备，预先将监控摄像头采集的画面分为作业区域与非作业区域，包括：

步骤1.1、在正对易产生扬尘污染事件施工区域的空地布设监控摄像头和光照强度采集设备；

步骤1.2、基于所述监控摄像头和光照强度采集设备对施工区域进行采集，得到监控画面信息与光照强度信息；

步骤1.3、对所述监控画面信息进行区域划分，得到包含施工现场的作业区域与不包含施工现场且不正对天空的非作业区域。

进一步的，步骤2中，所述获取作业区域的光照强度，若作业区域的光照强度处于预设的光照强度区间内，则获取监控摄像头采集的视频图像，包括：

步骤2.1、获取作业区域的光照强度信息；

步骤2.2、判断作业区域的光照强度是否处于预设的光照强度区间（100lux-1000lux）内；

步骤2.3、若作业区域的光照强度处于预设的光照强度区间内，则获取监控摄像头采集的视频图像。

进一步的，步骤3中，所述获取监控摄像头采集的视频图像，分别获取其中的作业区域图像与非作业区域图像，包括：

获取所述视频图像的图像参数，其中所有作业区域图像的图像参数用下标1表示，非作业区域的图像参数用下标2表示。

进一步的，步骤4中，所述对作业区域图像与非作业区域图像分别进行二值化处理，得到作业区域与非作业区域的灰度图像，基于处理后的像素RGB三通道值，分别得到作业区域与非作业区域的视觉特征值，包括：

获取作业区域各像素点的RGB三通道值[R₁,G₁,B₁]与非作业区域各像素点的RGB三通道值[R₂,G₂,B₂]；

对作业区域与非作业区域进行均值化处理，二值剔除颜色范围为[0,0,80]-[130,65,255]范围区间内的像素并进行中值滤波，得到处理后的RGB三通道值[R₁’,G₁’,B₁’]与[R₂’,G₂’,B₂’]；

利用下式获取作业区域与非作业区域的视觉特征值：

，

，

其中，与分别表示作业区域与非作业区域的视觉特征值，K₁与K₂分别表示作 业区域与非作业区域内的像素点个数。

进一步的，步骤5中，所述基于实验数据进行多元函数拟合获取扬尘污染特征值与视觉特征值及光照强度的函数关系，基于该拟合函数，通过视觉特征值与光照强度获取作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值，包括：

获取施工区域采集的实验数据，包括可吸入颗粒物浓度，监控摄像头采集到的视频图像以及光照强度采集设备采集到的光照强度。同一时刻同一区域采集到的数据归为一组，共计采集200组。

基于所述可吸入颗粒物浓度大小数值获取无量纲扬尘污染特征值，基于监控摄 像头采集的视频图像遵循步骤4中的公式获取视觉特征值，通过光照强度采集设备获取 光照强度。

对200组采集数据，进行高斯函数拟合，获取扬尘污染特征值、视觉特征值与光 照强度之间的如下相关关系：

，

其中，a、b为常数参数，为基准光照强度参数；

相关系数：

R- square>0.8，

表明视觉特征值与光照强度对扬尘污染特征值有极强的解释性，且三者之 间满足拟合函数=f(,)。

获取作业区域与非作业区域的视觉特征值与光照强度，基于所述拟合函数获取作 业区域与非作业区域的扬尘污染特征值。

进一步的，步骤6中，所述将作业区域扬尘污染特征值与基准值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值，包括：

利用下式判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值：

，

其中，为作业区域的扬尘污染特征值，为无扬尘事件时作业区域的特征值。 为扬尘颗粒物监测仪pm10含量达警报值时的特征值，为扬尘颗粒物监测仪pm10含量符合 标准值时的特征值。为检测事件发生时计算得到的数据，为设置监控摄像头后获得的 固定特征值。与为实验室内试验得到的固定特征值。

进一步的，步骤7中，所述若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值，包括：

利用下式判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值：

，

其中，为作业区域的扬尘污染特征值，为非作业区域的扬尘污染特征值。为 扬尘颗粒物监测仪pm10含量达警报值时的特征值，为扬尘颗粒物监测仪pm10含量符合标 准值时的特征值。、为检测事件发生时计算得到的数据，与为实验室内试验得到 的固定特征值。

进一步的，步骤8中，所述若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域存在因施工作业导致的扬尘污染事件，包括：

保存事件发生时刻的作业区域扬尘污染特征值、非作业区域扬尘污染特征值 、光照强度、系统时间t与监控摄像头视频流当前帧；

将保存的参数反馈至前端界面进行展示，并发出施工扬尘污染事件警告。

第二方面，本发明提供一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测系统。所述系统包括视频采集模块、光照强度采集模块、第一判断模块、图像分割模块、图像处理模块、数据运算模块、第二判断模块、第三判断模块与结果输出模块。

所述视频采集模块为监控摄像头，视频采集模块要求监控摄像头安装时采集的画面中包含施工作业区域；

所述光照强度采集模块为光照强度采集器；

所述第一判断模块用于对光照强度采集模块采集到的光照强度进行判断，若光照强度在预设的光照强度区间内，则将光照强度传递至数据运算模块；

所述图像分割模块用于将视频采集模块采集到的视频画面提前进行划分，从采集到的画面中分割出作业区域与非作业区域，并将划分好区域的图像传递至图像处理模块；

所述图像处理模块用于获取图像分割模块分割好的作业区域图像与非作业区域图像，将作业区域图像与非作业区域图像经均值处理、二值化、中值滤波处理后获取作业区域与非作业区域的视觉特征值，并将所述视觉特征值传递至数据运算模块；

所述数据运算模块用于基于视觉特征值与光照强度，计算作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值，并将所述扬尘污染特征值传递至第二判断模块；

所述第二判断模块用于判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值，若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将结果传递至第三判断模块；

所述第三判断模块用于判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值，若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则将该判断结果与图像处理模块中获得的数据传递至结果输出模块；

所述结果输出模块用于将从第三判断模块中获取的判断结果与从图像处理模块中获取的图像参数在系统前端交互界面进行展示，并根据系统的判定结果发出预警信号。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明排除了自然环境因素对施工现场扬尘监测的干扰，保证监测到的污染事件一定来自施工作业而非大气污染；引入了光照条件对施工现场封闭、半封闭条件下基于视觉扬尘污染监测的干扰，使基于视觉的扬尘污染事件监测结果更准确，提高了结果的可信度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的施工扬尘污染事件检测系统的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作进一步地说明。

本发明的核心思想是：对施工现场作业区域与非作业区域的视频帧进行二值处理 与中值滤波，推算出作业区域与非作业区域的视觉特征值与。获取作业区域与非作 业区域的光照强度，基于拟合函数=f(,)计算出作业区域与非作业区域的扬尘污染 特征值与。将与无扬尘事件时作业区域的特征值进行比较，判断作业区域是否存 在污染事件；将与进行比较，判断作业区域的污染事件是否是施工导致的。这一方法填 补了现有施工现场环境监测方法在覆盖施工区域不同场景上能力的不足，成功区分开了大 气污染等客观因素导致的污染事件与施工作业导致的污染事件，实现了施工扬尘污染事件 的检测。

图1为基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法的流程图，其步骤如下：

步骤1：在建筑工地施工区域设置监控摄像头与光照强度采集设备，包括以下步骤：

步骤1.1：在正对易产生扬尘污染事件施工区域的空地布设监控摄像头和光照强度采集设备；

步骤1.2：基于所述监控摄像头对施工区域画面进行采集，得到监控采集信息；

步骤1.3：对所述监控采集信息进行区域划分，得到包含施工现场的作业区域与不包含施工现场且不正对天空的非作业区域；

步骤1.4：基于所述光照强度采集设备对施工区域进行采集，得到光照强度信息。

步骤2：获取作业区域的光照强度信息，判断作业区域的光照强度是否处于预设的光照强度区间（100lux-1000lux）内。若作业区域的光照强度处于预设的光照强度区间内，则获取监控摄像头采集的视频图像；否则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件。

步骤3：获取监控摄像头采集的视频图像的图像参数，其中所有作业区域图像的图像参数用下标1表示，非作业区域的图像参数用下标2表示。

步骤4：对作业区域图像与非作业区域图像分别进行二值化处理，得到作业区域与非作业区域的灰度图像，基于处理后的像素RGB三通道值，得到作业区域的视觉特征值与非作业区域的视觉特征值，包括以下步骤：

步骤4.1：获取作业区域各像素点的RGB三通道值[R₁,G₁,B₁]与非作业区域各像素点的RGB三通道值[R₂,G₂,B₂]；

步骤4.2：对作业区域与非作业区域进行均值化处理，二值剔除颜色范围为[0,0,80]-[130,65,255]范围区间内的像素并进行中值滤波，得到处理后的RGB三通道值[R₁’,G₁’,B₁’]与[R₂’,G₂’,B₂’]；

步骤4.2：利用下式获取作业区域与非作业区域的视觉特征值：

，

，

其中，与分别表示作业区域与非作业区域的视觉特征值，K₁与K₂分别表示作 业区域与非作业区域内的像素点个数。

步骤5：基于实验数据进行多元函数拟合获取扬尘污染特征值与视觉特征值及光照强度的函数关系，基于该拟合函数，由作业区域与非作业区域的视觉特征值与光照强度，计算得出作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值，包括：

获取施工区域采集的实验数据，包括可吸入颗粒物浓度，监控摄像头采集到的视频图像以及光照强度采集设备采集到的光照强度。同一时刻同一区域采集到的数据归为一组，共计采集200组。

基于所述可吸入颗粒物浓度大小数值获取无量纲扬尘污染特征值，基于监控摄 像头采集的视频图像遵循步骤4中的公式获取视觉特征值，通过光照强度采集设备获取 光照强度。

对200组采集数据，进行高斯函数拟合，获取扬尘污染特征值、视觉特征值与光 照强度之间的如下相关关系：

，

其中，a、b为常数参数，为基准光照强度参数，约为10lux；由于实际施工现场有效光照强度在100lux到1000lux之间，/>必然为正值。

相关系数：

R- square>0.8，

表明视觉特征值与光照强度对扬尘污染特征值有极强的解释性，且三者之 间满足拟合函数=f(,)。

获取作业区域与非作业区域的视觉特征值与光照强度，基于所述拟合函数获取作 业区域与非作业区域的扬尘污染特征值。

步骤6：将作业区域内的扬尘污染特征值与基准值进行比较，判断作业区域扬尘 污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值。

步骤6.1：利用下式判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值，若：

，

则进行步骤7；否则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件。

其中，为作业区域的扬尘污染特征值，为无扬尘事件时作业区域的特征值。为扬尘颗粒物监测仪pm10含量达警报值时的特征值，为扬尘颗粒物监测仪pm10含量 符合标准值时的特征值。为检测事件发生时计算得到的数据，为设置监控摄像头后获 得的固定特征值。与为实验室内试验得到的固定特征值。

步骤7：若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将作业区域的扬尘污染特征值与非作业区域的扬尘污染特征值进行比较，判断二者之间的差值是否大于预设阈值。

步骤7.1：利用下式判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值，若：

，

则进行步骤8；否则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件。

其中，为作业区域的扬尘污染特征值，为非作业区域的扬尘污染特征值。为 扬尘颗粒物监测仪pm10含量达警报值时的特征值，为扬尘颗粒物监测仪pm10含量符合标 准值时的特征值。、为检测事件发生时计算得到的数据，与为实验室内试验得到 的固定特征值。

步骤8：若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域存在因施工作业导致的扬尘污染事件并对判定结果作出响应。

步骤8.1：保存事件发生时刻的作业区域扬尘污染特征值、非作业区域扬尘污染 特征值、光照强度、系统时间t与监控摄像头视频流当前帧；

步骤8.2：将保存的参数反馈至前端界面进行展示，并发出施工扬尘污染事件警告。

图2为施工扬尘污染事件检测系统的结构框图，其系统结构包括视频采集模块、光照强度采集模块、第一判断模块、图像分割模块、图像处理模块、数据运算模块、第二判断模块、第三判断模块与结果输出模块。

其中，视频采集模块为一个标准化监控摄像头，该监控摄像头满足分辨率1296（水平）x1080（垂直），帧率50Hz，有效像素200万等参数要求。视频采集模块要求监控摄像头安装时采集的画面中包含施工作业区域。

光照强度采集模块为一个光照强度采集器，该仪器对光照强度的采集范围为10-20000lux，识别精度达0.1lux。

第一判断模块用于对光照强度采集模块采集到的光照强度进行判断，若光照强度在预设的光照强度区间内，则将光照强度传递至数据运算模块。

图像分割模块用于将视频采集模块采集到的视频画面提前进行划分，从采集到的画面中分割出作业区域与非作业区域，并将划分好区域的图像传递至图像处理模块。

图像处理模块用于获取图像分割模块分割好的作业区域图像与非作业区域图像，将作业区域图像与非作业区域图像经均值处理、二值化、中值滤波等数学方法处理后获取作业区域与非作业区域的视觉特征值，并将所述视觉特征值传递至数据运算模块。

数据运算模块用于基于视觉特征值与光照强度，计算作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值，并将所述扬尘污染特征值传递至第二判断模块。

第二判断模块用于判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值。若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将结果传递至第三判断模块。

第三判断模块用于判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值。若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则将该判断结果与图像处理模块中获得的数据传递至结果输出模块。

结果输出模块用于将从第三判断模块中获取的判断结果与从图像处理模块中获取的图像参数在系统前端交互界面进行展示，并根据系统的判定结果发出预警信号。

以上所述仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于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，还可以做出若干变形、改进及替代，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、在建筑工地施工区域设置监控摄像头与光照强度采集设备，预先将监控摄像头采集的画面分为作业区域与非作业区域；

步骤2、获取作业区域的光照强度，若作业区域的光照强度处于预设的光照强度区间内，则获取监控摄像头采集的视频图像；否则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件；

步骤3、获取监控摄像头采集的视频图像，分别获取其中的作业区域图像与非作业区域图像；

步骤4、对作业区域图像与非作业区域图像分别进行二值化处理，得到作业区域与非作业区域的灰度图像，基于处理后的像素RGB三通道值，分别得到作业区域与非作业区域的视觉特征值；

步骤5、基于实验数据进行多元函数拟合获取扬尘污染特征值与视觉特征值及光照强度的函数关系，基于该拟合函数，通过视觉特征值与光照强度获取作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值；

步骤6、将作业区域扬尘污染特征值与基准值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值；若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值小于等于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件；

步骤7、若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值；若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值小于等于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域为无需要作出响应的扬尘污染事件；

步骤8、若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域存在因施工作业导致的扬尘污染事件；

步骤4中，所述对作业区域图像与非作业区域图像分别进行二值化处理，得到作业区域与非作业区域的灰度图像，基于处理后的像素RGB三通道值，分别得到作业区域与非作业区域的视觉特征值，包括：

获取作业区域各像素点的RGB三通道值[R₁,G₁,B₁]与非作业区域各像素点的RGB三通道值[R₂,G₂,B₂]；

对作业区域与非作业区域进行均值化处理，二值剔除颜色范围为[0,0,80]-[130,65,255]范围区间内的像素并进行中值滤波，得到处理后的RGB三通道值[R₁’,G₁’,B₁’]与[R₂’,G₂’,B₂’];

利用下式获取作业区域与非作业区域的视觉特征值：

，

，

其中，与/>分别表示作业区域与非作业区域的视觉特征值，K₁与K₂分别表示作业区域与非作业区域内的像素点个数；

步骤5中，所述基于实验数据进行多元函数拟合获取扬尘污染特征值与视觉特征值及光照强度的函数关系，基于该拟合函数，通过视觉特征值与光照强度获取作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值，包括：

获取施工区域采集的实验数据，包括可吸入颗粒物浓度，监控摄像头采集到的视频图像以及光照强度采集设备采集到的光照强度；同一时刻同一区域采集到的数据归为一组，共计采集200组；

基于所述可吸入颗粒物浓度大小数值获取无量纲扬尘污染特征值，基于监控摄像头采集的视频图像获取视觉特征值/>，通过光照强度采集设备获取光照强度/>；

对200组采集数据，进行高斯函数拟合，获取扬尘污染特征值、视觉特征值/>与光照强度/>之间的如下相关关系：

，

其中，a、b为常数参数，为基准光照强度参数；

相关系数：

R-square>0.8，

表明视觉特征值与光照强度/>对扬尘污染特征值/>有极强的解释性，且三者之间满足拟合函数/>=f(/>,/>)；

获取作业区域与非作业区域的视觉特征值与光照强度，基于所述拟合函数获取作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值与/>。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，步骤1中，所述在建筑工地施工区域设置监控摄像头与光照强度采集设备，预先将监控摄像头采集的画面分为作业区域与非作业区域，包括：

步骤1.1、在正对易产生扬尘污染事件施工区域的空地布设监控摄像头和光照强度采集设备；

步骤1.2、基于所述监控摄像头和光照强度采集设备对施工区域进行采集，得到监控画面信息与光照强度信息；

步骤1.3、对所述监控画面信息进行区域划分，得到包含施工现场的作业区域与不包含施工现场且不正对天空的非作业区域。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，步骤2中，所述获取作业区域的光照强度，若作业区域的光照强度处于预设的光照强度区间内，则获取监控摄像头采集的视频图像，包括：

步骤2.1、获取作业区域的光照强度信息；

步骤2.2、判断作业区域的光照强度是否处于预设的光照强度区间内，预设的光照强度区间为100lux-1000lux；

步骤2.3、若作业区域的光照强度处于预设的光照强度区间内，则获取监控摄像头采集的视频图像。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，步骤3中，所述获取监控摄像头采集的视频图像，分别获取其中的作业区域图像与非作业区域图像，包括：

获取所述视频图像的图像参数，其中所有作业区域图像的图像参数用下标1表示，非作业区域的图像参数用下标2表示。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，步骤6中，所述将作业区域扬尘污染特征值与基准值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值，包括：

利用下式判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值：

，

其中，为作业区域的扬尘污染特征值，/>为无扬尘事件时作业区域的特征值；/>为扬尘颗粒物监测仪pm10含量达警报值时的特征值，/>为扬尘颗粒物监测仪pm10含量符合标准值时的特征值。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，步骤7中，所述若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值进行比较，判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值，包括：

利用下式判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值：

，

其中，为作业区域的扬尘污染特征值，/>为非作业区域的扬尘污染特征值；/>为扬尘颗粒物监测仪pm10含量达警报值时的特征值，/>为扬尘颗粒物监测仪pm10含量符合标准值时的特征值。

7.根据权利要求1所述的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，步骤8中，所述若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则判定视频图像中的作业区域存在因施工作业导致的扬尘污染事件，包括：

保存事件发生时刻的作业区域扬尘污染特征值、非作业区域扬尘污染特征值/>、光照强度/>、系统时间t与监控摄像头视频流当前帧；

将保存的参数反馈至前端界面进行展示，并发出施工扬尘污染事件警告。

8.一种基于图像识别的施工扬尘污染事件检测系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的基于图像识别的施工扬尘污染事件检测方法，其特征在于，包括视频采集模块、光照强度采集模块、第一判断模块、图像分割模块、图像处理模块、数据运算模块、第二判断模块、第三判断模块与结果输出模块；

所述视频采集模块为监控摄像头，视频采集模块要求监控摄像头安装时采集的画面中包含施工作业区域；

所述光照强度采集模块为光照强度采集器；

所述第一判断模块用于对光照强度采集模块采集到的光照强度进行判断，若光照强度在预设的光照强度区间内，则将光照强度传递至数据运算模块；

所述图像分割模块用于将视频采集模块采集到的视频画面提前进行划分，从采集到的画面中分割出作业区域与非作业区域，并将划分好区域的图像传递至图像处理模块；

所述图像处理模块用于获取图像分割模块分割好的作业区域图像与非作业区域图像，将作业区域图像与非作业区域图像经均值处理、二值化、中值滤波处理后获取作业区域与非作业区域的视觉特征值，并将所述视觉特征值传递至数据运算模块；

所述数据运算模块用于基于视觉特征值与光照强度，计算作业区域与非作业区域的扬尘污染特征值，并将所述扬尘污染特征值传递至第二判断模块；

所述第二判断模块用于判断作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值是否大于预设阈值，若作业区域扬尘污染特征值与基准值的差值大于预设阈值，则将结果传递至第三判断模块；

所述第三判断模块用于判断作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值是否大于预设阈值，若作业区域扬尘污染特征值与非作业区域扬尘污染特征值的差值大于预设阈值，则将该判断结果与图像处理模块中获得的数据传递至结果输出模块；

所述结果输出模块用于将从第三判断模块中获取的判断结果与从图像处理模块中获取的图像参数在系统前端交互界面进行展示，并根据系统的判定结果发出预警信号。