[发明专利]一种基于机器视觉的视频排污检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的视频排污检测方法，其特征在于，所述方法包括：

S100、在排污口设置全彩摄像组件及补光组件获取排污口的影像信息，所述补光组件用于调整补光光照强度及补光光照波长；

基于影像信息获得补光组件的调整参数；

S200、获取补光组件调整参数后环境条件下的监测影像信息，对监测影像信息按预设时段进行切片处理，获取以时间为次序的帧图像序列；

S300、对切片处理后的帧图像序列进行卷积处理，根据卷积处理结果的分类结果判断排污状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的视频排污检测方法，其特征在于，所述卷积处理过程包括：

S301、对帧图像序列中每一帧图像进行常规卷积操作，在每一帧图像中提取4个特征图；

S302、对提取的特征图进行shi ft操作；

所述shi ft操作过程包括：

以特征图的通道为维度，将第一维度特征图下移，第四维度特征图上移，第二维度特征图及第三维度特征图保持不动；

将移动出界的内容丢弃，且首尾空缺的以全0的特征图填充；

S303、对shi ft操作处理完成的特征图使用卷积处理，使用残差结构对结果特征图进行全连接处理，并进行分类计算；

根据分类计算结果判断排污状态。

3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的视频排污检测方法，其特征在于，所述卷积处理过程基于TSM模型实现。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的视频排污检测方法，其特征在于，所述补光组件调整参数获取的过程包括：

根据采集的影像提取关键帧，将关键帧灰度化处理；

通过公式计算获得当前关键帧的亮度系数G_L；

将亮度系数G_L与预设阈值G_thr进行比对：

若G_L≥G_thr，则进行补光，补光光照强度L_add＝L₀+f(G_L-G_thr)；

否则，补光光照强度L_add＝0；

其中，N为关键帧的采集像素点数，i∈[1，N]；grey_i为第i个像素点的灰度值；gt为灰度参考值，表示灰度值大于gt的像素点数，x₁、x₂为预设系数；L₀为基准亮度值，f为对照函数，且f为递增函数。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的视频排污检测方法，其特征在于，所述补光组件调整参数获取的过程还包括：

按照补光光照强度L_add及预设波长W_pre对补光组件进行调整，采集当前环境状态下的图像信息；

识别图像信息中的污水区域，采集M个像素点；

通过公式获得当前污水区域颜色的第一分量F1_R、F1_G、F1_B；

其中，j∈[1，M]；R1_j为调整前第j个像素点在红色分量上的数值；G1_j为调整前第j个像素点在绿色分量上的数值；B1_j为调整前第j个像素点在蓝色分量上的数值；

分别根据F1_R、F1_G、F1_B数值所在区间确定当前区域污水颜色所在的颜色区间；

根据当前区域污水颜色所在的颜色区间确定波长判断策略，根据波长判断策略结果获得最终的补光光照波长。