[发明专利]移动网络视觉雾霾检测系统有效
申请号: | 201510793478.9 | 申请日: | 2015-11-17 |
公开(公告)号: | CN105426837B | 公开(公告)日: | 2019-09-13 |
发明(设计)人: | 阮雅端;李昀峰;周东;许榕;缪李囡;陈林凯;陈启美 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06T7/80 |
代理公司: | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人: | 奚铭 |
地址: | 210093 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 移动 网络 视觉 检测 系统 | ||
1.移动网络视觉雾霾检测系统,其特征是包括移动终端检测点和雾霾数据分析系统,移动终端检测点为道路摄像头或支持移动通信的具有摄像头的终端设备,移动终端检测点通过摄像头获取图像信息,利用OpenCV视觉库对获取的图像进行分析,获得当前每个检测点的能见度数据,并通过网络实时将能见度数据以及移动终端检测点的当前位置信息打包发送给雾霾数据分析系统服务器;
所述移动终端检测点包括:
图像预处理模块,用于对通过移动通信设备摄像头或道路监控摄像头采集的视频的帧图像进行平滑滤波和去噪;
交互式标定模块,用于标定摄像头参数,通过人机交互式标定确认摄像头参数h,f,t,p,其中,摄像机立柱高度为h,f为摄像头有效焦距,摄像机的俯仰角为t,偏角为p,调整摄像头焦距f、高度h、俯仰角t和偏角p生成相应的计算网格,在图像中选取目标物,根据计算网格得出该目标物的长宽,与该目标物的实际长宽作对比,重复此过程,直至根据当前摄像头焦距f、高度h、俯仰角t和偏角p测量所得的目标物长宽符合该目标物的实际长宽;
摄像机成像坐标转换模块,用于坐标系转换,针对移动通信设备、道路监控系统性能需求和路况成像特点,根据摄像机成像模型,构建摄像机像平面坐标系u-v与世界坐标系Xw–Yw–Zw的映射方程;
能见度检测模块,用于计算能见范围内最远可见目标物的距离;所述能见度检测模块具体用于实现以下步骤:
1)兴趣区域ROI设置:进行道路或街景监控视频图像的采集,获得道路或街景视频帧图像,根据实际的道路或街景状况,在当前帧图像上提取多个点,对所提取的点进行直线拟合计算,形成叉形结构,叉形结构内作为检测的兴趣域ROI,也就是有效检测区域;
2)局部对比度计算:根据人眼视觉特性的分析,将像素对比度定义进行归一化处理,并反转亮度,给出图像中相邻像素对比度归一化定义,如式(1):
式(1)中的f(x)表示像素对比度,
对于图像中的每个像素x,取其四邻域xi构建4个像素对(x,xi)进行对比度计算,取其4个方向上的最大值作为该点的对比度值:
C(x)=maxC(x,xi)xi∈V4 (2)
C(x)为每个像素的对比度值,对比度大于国际照明委员会CIE定义阈值的像素,认为是图像中人眼可以分辨区域;
结合根据CIE的定义,将对比度大于0.05的像素作为后续能见度计算的候选点;
3)能见度距离计算:对于检测到的对比度值大于0.05的候选点,选择其中距离摄像机最远的点,其与摄像机的距离即为当前道路或街景的能见度值;
结合摄像机成像坐标转换模块,实时精确的确定图像中所有候选点到摄像机的绝对距离,将所有候选点以自上而下,从左到右的顺序实时完成从图像坐标到路面坐标的转换,通过对所有候选点进行坐标转换,找出其中距离摄像机最远的像素点;
4)数据平滑滤波:首先对k时刻连续10次检测的能见度结果进行平均,得到在k时刻最远可见距离的均值Hk,然后将此结果输入到Kalman滤波器进行平滑滤波,得到输出能见度Vk,尽可能消除各类噪声对检测结果的干扰,如式(3);
其中,Kk为Kalman中实时更新的增益,Di是k时刻第i次测得的最远可见距离;
GPRS通信模块,用于将移动终端检测点的实时检测位置和能见度信息打包发送给雾霾数据分析系统。
2.根据权利要求1所述的移动网络视觉雾霾检测系统,其特征是移动终端检测点设有GPS定位模块,使用移动网络进行远程通信,通过GPS定位模块及移动互联网的辅助定位获得当前地理位置信息,以网络文本流将地理位置与能见度数据封装,通过移动互联网向雾霾数据分析系统发送封装的数据。
3.根据权利要求1所述的移动网络视觉雾霾检测系统,其特征是所述雾霾数据分析系统包括:
区域分布服务器,用于根据收到的数据处理得到雾霾现象的时空分布数据;
数据分析服务器,用于对收到数据进行数据挖掘,得到雾霾区域分布信息和动态污染源信息;
信息发布服务器,用于连接环境监测部门及公众信息平台,发布与推送相关信息。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京大学,未经南京大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510793478.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。