[发明专利]一种基于图像理解的空气质量监测方法

说明书

本发明提供了一种基于图像理解的空气质量监测方法，用以解决现有PM_2.5质量浓度监测成本高、监测范围有限，监测过程受到人为干扰较大的问题。该方法包括：场景图像采集模块：用于通过摄像设备采集目标物的场景图像信息；特征量获取模块：用于从所述场景图像信息中提取出亮度信息，计算能见度特征量；浓度获取模块：用于获取二氧化氮质量浓度，空气相对湿度，计算PM_2.5质量浓度。采用本发明，通过采集灰霾图像并提取特征量，利用PM_2.5质量浓度计算公式，计算PM_2.5质量浓度，提高了PM_2.5质量浓度的监测精度，同时不受空间限制，数据采集简单方便，适用性更高。

技术领域

本发明涉及空气质量监测领域，尤其涉及一种基于图像理解的PM_2.5质量浓度监测方法。

背景技术

随着城市工业化指数的增加，灰霾天气出现的频率越来越高，其中灰霾的主要代表性指标是PM_2.5。它是指环境空气中当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，其特点为粒径小、面积大、活性强，易附带重金属、微生物等有毒、有害物质，且在大气中的停留时间长、输送距离远。PM_2.5主要对人体呼吸系统和心血管系统造成伤害，同时灰霾天气也会导致室外能见度降低，增大交通事故的发生几率。

现有的PM_2.5观测手段主要有在线监测和离线监测两种方式，在线监测主要是使用自动化程度较高的在线设备，可以获得高时间分辨率的连续监测数据。离线监测则是手工将采集的空气样本进行称重测量。在线监测能够获得实时的监测数据，但是由于设备耗材及日常维护成本高昂，导致地面布设站点的空间覆盖范围十分有限。离线监测的数据准确度高，但实际实验过程中人为干扰较大，并且数据的时间分辨率较低。

公开号为CN105931220A的专利公开了基于暗通道先验与最小图像熵的交通灰霾能见度监测方法。在图像特征提取模块，对待监测图像I经过暗通道先验处理，得到大气透射率的粗估计值,采用导向滤波边缘平滑算子对透射率粗估计值进行平滑细化处理,获得每个像素点的深度信息；在道路区域提取模块，采用区域增长方法提取I中的道路区域，所述区域增长包括设置初始种子点、设置目标增长区域、计算相邻灰度差的最小值、判断目标像素是否为道路区域、更新种子点等步骤；在能见度估计模块，计算该区域的最小图像熵，得到消光系数最优值，有效估计出灰霾能见度大小。该发明通过图像处理技术能够有效的估计出灰霾能见度大小，但不能进一步得到准确的PM_2.5质量浓度。

发明内容

本发明提供了一种基于图像理解的空气质量监测方法，用以解决现有PM_2.5浓度监测成本高、监测范围有限，监测过程受到人为干扰较大的问题。

为了解决上述目的，本发明提供的技术方案如下：

一种基于图像理解的PM_2.5质量浓度监测方法，包括：

S10：通过摄像设备采集目标物的场景图像信息；

S20：从所述场景图像信息中提取出亮度信息，计算能见度特征量

A＝3.0(lnC₀/C)/L

其中，L是所述目标物与所述摄像设备的距离，C为所述目标物与所述摄像设备距离为L时，目标物与所述场景图像背景的亮度对比度，C₀为目标物与所述场景图像背景的亮度对比度；

S30：获取二氧化氮质量浓度，空气相对湿度，计算PM_2.5质量浓度值PM_2.5＝[1.304(lnC₀/C)/L-a-bNO₂]/c(1-RH/100)^-d