[发明专利]基于检查站柴油车尾气图像的烟度等级估算方法及设备

说明书

本发明的一种基于检查站柴油车尾气图像的烟度等级估算方法及设备，包括以下步骤：S1：将检查站收集视频划分子块，对每个子块进行采样，并依据得到的RGB帧划定残差帧；S2：对RGB图像和残差帧图像进行预处理；S3：构建时空交叉网络模型，利用训练数据集和验证数据集对模型进行训练，基于预设损失函数和优化器，微调优化整个网络，直至网络收敛，保存训练好的网络模型参数；S4：利用训练好的网络模型，对待检测图像进行等级预估。本发明首先对柴油车环保年检时排放的尾气图片进行特征提取，有效地将多余信息去除，并通过算法求出与车辆排放的尾气中烟雾浓度直接相关的量，更有针对性，有更高的可施行性。

技术领域

本发明涉及环境检查技术领域，具体涉及一种基于检查站柴油车尾气图像的烟度等级估算方法。

背景技术

随着我国经济发展健康快速发展，我国机动车保有量也随之上升。柴油车作为我国机动车重要组成之一，其尾气排放造成了严重的大气污染。因此，为了更具针对性的对各类型柴油车尾气排放监管与控制，有必要对柴油车排放烟度等级进行有效划分。

目前，我国的机动车尾气监测主要分为布置在车体上的：车载尾气检测设备(PEMS)、车载自动诊断系统(OBD)，和布置在固定点的遥感监测仪器；二者所监测的数据往往被细分为各类污染物的具体数值，要实现污染排放等级估计需要整合各部分数据，这往往会带来沉重的工作量。

尾气更好的实现柴油车尾气排放的等级预估，且现有的研究已近表明，使用计算机视觉技术来识别柴油车尾气排放是一种低成本和方便的方法。本发明提出的一种时空交叉网络，构造双金字塔特征结构，促使时域特征和空域特征相互引导帮助整个网络学习，以达到柴油车尾气排放的烟度等级的精准预估，以便相关部门监管与政策制定。

发明内容

本发明提出的一种基于检查站柴油车尾气图像的烟度等级估算方法及设备，可解决上述技术问题。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于检查站柴油车尾气图像的烟度等级估算方法，包括以下步骤：

S1：将检查站收集视频划分子块，对每个子块进行采样，并依据得到的RGB帧划定残差帧；

S2：对RGB图像和残差帧图像进行预处理；

S3：构建时空交叉网络模型，利用训练数据集和验证数据集对模型进行训练，基于预设损失函数和优化器，微调优化整个网络，直至网络收敛，保存训练好的网络模型参数；

S4：利用训练好的网络模型，对待检测图像进行等级预估。

进一步的，所述S1中将检查站收集视频划分子块，对每个子块进行帧采样，并依据得到的RGB帧划定残差帧的具体操作如下：

S11：将监测视频划分为N个大小的子块，在每一个子块中抽取一个RGB帧，每一帧记为Frame_i,i＝N,C,T,H,W是图像通道数、时间长度、宽度和高度；

S12：根据S11抽取的RGB帧，依据以下公式划分残差帧ResFrame：

其中α为常系数，β为防止残差帧大小溢出所设置像素值大小，C,T,H,W，是图像通道数、时间长度、宽度和高度；

S13：将得到的图像按7：2：1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。

进一步的，所述S2中对RGB图像和残差帧图像进行预处理的具体

操作如下：

S21：对RGB图像和残差帧图像，进行简单缩放、随机裁剪、水平翻转、透视变换、区域擦除和颜色抖动。