基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)，包括視頻獲取模塊、視頻處理模塊及信息管理模塊，所述視頻獲取模塊包括攝像機、視頻采集卡和計算機；所述視頻采集卡安裝在計算機上，其輸入端與攝像機連接；所述視頻處理模塊包括視頻處理系統(tǒng)；所述信息管理模塊主要用于保存、記錄監(jiān)測結果信息。所述攝像機拍攝含被監(jiān)測煙囪出口的視頻并傳輸給視頻采集卡，視頻采集卡將攝像機采集的模擬視頻信號轉換為數字信號，由計算機中的視頻處理系統(tǒng)進行實時處理，視頻處理系統(tǒng)通過一種改進的反投影法對視頻進行處理，以判斷所監(jiān)測的煙囪是否在排煙。
【專利說明】
基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)
技術領域
[0001] 本發(fā)明設及環(huán)保領域對工廠煙畫排煙污染監(jiān)測的方法，具體設及到一種基于視頻 信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 各型火電廠、化工廠、垃圾焚燒廠等燃燒排放的尾氣一般都是有毒氣體，大量排放 會對環(huán)境造成極大的污染。隨著我國對環(huán)保要求的逐步提高，國家出臺了一系列的減排、限 排政策W限制運些重污染工廠的排煙量，W防止其對環(huán)境造成更大的污染。但為了創(chuàng)造更 多的效益，部分企業(yè)會在限排、整改、或非規(guī)定排放時段繼續(xù)排放，監(jiān)管時也難W取證。因 此，為了保證國家政策能夠順利執(zhí)行，需要開發(fā)一種有效的對企業(yè)排煙過程自動監(jiān)控的技 術方法，提高環(huán)保相關領域執(zhí)法的科學性和有效性。
[0003] 目前，現(xiàn)有的排煙自動監(jiān)測方法通常是在煙畫上安裝溫度傳感器或其他化學類傳 感器來進行監(jiān)測，但該類方法中傳感器易遭人為破壞、移動等而使系統(tǒng)不工作或采集虛假 信號，給監(jiān)控造成誤導。因視頻監(jiān)控有"眼見為實"的特點，可進行非接觸、遠距離監(jiān)測，若被 人為破壞、造假等也可W從視頻中直接顯示(如關掉攝像機、攝像機被改變了監(jiān)測方向等）、 保存記錄。目前視頻技術已經被用于排煙監(jiān)測，但主要是用于直接錄像，若要對結果進行判 斷還需要人工在線或者離線查看視頻，工作量浩大，自動化程度低、實時性差，起不到自動 監(jiān)控的作用。發(fā)明專利Γ基于圖像處理的煙氣排放連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)"，化200610130503.6)? 視頻圖像的RGB值（即顏色)來監(jiān)測煙氣排放狀態(tài)，具體方法是選擇固定場景中圖像無煙區(qū) 域的顏色作為參考來確定是否在排煙，進而選擇正常排煙狀態(tài)時煙氣的顏色模板作為參 考，來判斷煙氣排放的類型(僅限于黑煙、黃煙、紅煙)及對濃度進行估算，該方法在監(jiān)測非 白色煙氣，亦即煙氣與背景之間的顏色有顯著區(qū)別時是有效的，但忽略了一個事實，即實際 生產中，大部分工廠連續(xù)工作時排放的煙氣是白色的，若通過RGB色調進行判斷，上述專利 易將天空背景中的白云判斷為煙氣，即使規(guī)定僅用煙畫出口運一較小的區(qū)域的RGB來判斷， 但當該區(qū)域中白色煙氣與背景上的白云在圖像中重疊時，上述專利的方法將會失效。
[0004] 本發(fā)明首先判斷攝像機鏡頭(及可能存在的鏡頭保護罩玻璃)是否污染，消除污染 對監(jiān)測結果的影響，在此基礎上，應用所建背景光照模型去除該區(qū)域的背景中運動物體的 干擾(如緩慢移動的云團），若區(qū)域中還存在運動目標，即判斷為正在排放煙氣，該方法不受 煙氣顏色及背景上有云團的干擾，魯棒性好。

【發(fā)明內容】

[0005] 本發(fā)明提供一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法，通過固定安裝的 攝像機及視頻采集卡連續(xù)拍攝含被監(jiān)測煙畫出口區(qū)域的視頻，再通過一種自適應的輪廓檢 測算法判斷攝像機鏡頭(及可能存在的鏡頭保護罩玻璃)是否存在污染，若沒有污染，則根 據監(jiān)測視頻建立參考像素值模型及云模型，反投影出概率云區(qū)域，W消除光照變化W及背 景中有運動云團的干擾，此后若監(jiān)測到煙畫出口有運動對象，則認為正在排煙，否則認為未 在排煙。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本實用性所采用的技術方案為:基于視頻信號的工廠煙氣排放 自動監(jiān)測系統(tǒng)，包括視頻獲取模塊、視頻處理模塊及信息管理模塊，所述視頻獲取模塊包括 攝像機（1)、視頻采集卡(2)和計算機(3);所述視頻采集卡(2)安裝在計算機(3)上，其輸入 端與攝像機（1)連接;所述視頻處理模塊包括視頻處理系統(tǒng)(4);所述信息管理模塊主要用 于保存、記錄監(jiān)測結果信息。
[0007] 所述攝像機（1)拍攝含被監(jiān)測煙畫出口的視頻并傳輸給視頻采集卡(2)，視頻采集 卡(2)將攝像機采集的模擬視頻信號轉換為數字信號，由計算機(3)中的視頻處理系統(tǒng)(4) 進行實時處理，視頻處理系統(tǒng)(4)通過一種改進的反投影法對視頻進行處理，W判斷所監(jiān)測 的煙畫是否在排煙。
[000引所述視頻處理系統(tǒng)(4)包含W下處理步驟：
[0009] 步驟1，攝像機鏡頭及鏡頭保護罩玻璃污染檢測。通過計算檢測視頻中當前帖圖像 的邊緣強度，得到一種自適應輪廓檢測算法，并通過此算法獲取圖像中的輪廓總數及輪廓 覆蓋總面積，所述輪廓覆蓋總面積W像素為單位，若輪廓總數或輪廓總面積其中一項超出 設定闊值，則認為攝像機鏡頭有污染，系統(tǒng)停止監(jiān)測，并發(fā)出警報或提示工作人員處理，若 兩者都未超出設定闊值，則執(zhí)行下述的排煙監(jiān)測步驟；
[0010] 步驟2,運動目標提取。建立不受光照變化影響的參考像素值模型，并計算當前帖 圖像的實際像素值與參考像素值的差值W提取監(jiān)測視頻中所有的運動目標，設t時刻視頻 中某一點的參考像素值為μ。
[0011] μ*=(1-α)μ*-ι+αρΜ； (1)
[0012]其中，α為設定常數，μ*-ι為t-1時刻此點的參考像素值，pt為當前時刻此點的實際 像素值。當光照強度隨時間發(fā)生緩慢變化時，背景點的參考像素值μ*也將沿光照強度的變 化方向發(fā)生緩慢變化，故相鄰帖背景點的參考像素差值不會超過設定的闊值，即可消除靜 止背景點的干擾，提取出監(jiān)測視頻中的運動目標；
[0013] 步驟3,消除背景中云的干擾。若所采集的視頻背景中有移動的云團，會對檢測煙 畫口排煙造成明顯的干擾?？稍诒O(jiān)控視場中設置多處云團觀察區(qū)域，并計算每塊區(qū)域的歸 一化概率密度直方圖，通過概率密度直方圖反投影得到監(jiān)測視頻中與云團觀察區(qū)域具有相 似色調值的區(qū)域-概率云團區(qū)，并將其像素值設置為0,則可消除監(jiān)測視頻中運動云團的干 擾；
[0014] 步驟4,排煙檢測。根據步驟2-3,若煙畫出口處還存在運動物體，則可判斷煙畫正 在排煙，否則即為未排煙，從而實現(xiàn)煙畫是否正在排煙的自動檢測；
[0015] 步驟5,若監(jiān)測結果為正在排煙，則信息管理模塊自動將對應的煙畫號、排放起止 時刻、該時段視頻保存、記錄到數據庫中，還可根據需要發(fā)出提示、報警。
[0016] -種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)，將被檢測對象換為窗口或樓 道，當運些地方因火災而有煙霧出現(xiàn)時，能夠用所述方法來對火災進行自動監(jiān)控和報警。
[0017] 本發(fā)明的優(yōu)點與有益效果在于：
[0018] 1、通過視頻處理系統(tǒng)(4)中的自適應輪廓檢測算法，能夠檢測攝像機鏡頭蒙塵、雨 水等的污染程度是否已達到設定闊值，并給出提示，W免鏡頭污染過高影響視頻質量和煙 氣監(jiān)測結果。
[0019] 2、在進行鏡頭污染檢測過程中，通過同時采用輪廓總數或輪廓總面積作為檢測指 標，能夠起到雙重檢測的目的，當其中任意一項超出閥值即可及時判定鏡頭的污染，提高了 檢測的準確性。
[0020] 3、通過采用視頻處理系統(tǒng)(4)中運動目標提取步驟，能夠有效的排除所拍攝視頻 中類似白煙背景的干擾，有效的避免了可能發(fā)生的誤判，消除靜止背景點的干擾，提取出監(jiān) 測視頻中的運動目標，為后續(xù)判定提供基礎。
[0021] 4、通過采用視頻處理系統(tǒng)(4)中消除背景中云的干擾步驟，能夠有效的排除移動 云團的干擾保證了檢測結果的準確性。
[0022] 5、相對其他類似方法，本發(fā)明不僅在常規(guī)情況下能監(jiān)測排煙狀況，在復雜環(huán)境中 依然能高性能地工作，例如煙塵較大，易使鏡頭模糊的場合，W及背景中有白云易與前景中 白煙顏色混淆的場合，因而適應性更廣。
[0023] 6、通過上述的信息管理模塊能夠自動記錄排放信息，自動將對應的煙畫號、排放 起止時刻、該時段視頻保存、記錄到數據庫中，還可根據需要發(fā)出提示、報警。通過上述系統(tǒng) 為遠程煙霧排放檢測提高了很好的解決方案。
【附圖說明】
[0024] 下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0025] 圖1是本發(fā)明的結構示意圖。
[0026] 圖2是本發(fā)明的監(jiān)測流程示意圖。
[0027] 圖3是本發(fā)明實測未在排煙的結果。
[0028] 圖4是本發(fā)明實測排煙流量較小時的結果。
[0029] 圖5是本發(fā)明實測排煙流量較大時的結果。
[0030] 其中，1-攝像機，2-視頻采集卡，3-計算機，4-視頻處理模塊。
【具體實施方式】
[0031] 下面結合附圖對本發(fā)明的實施方式做進一步的說明。
[0032] 實施例1:
[0033] 如圖1所示，基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)，包括視頻獲取模塊、視 頻處理模塊及信息管理模塊，所述視頻獲取模塊包括攝像機（1 )、視頻采集卡(2)和計算機 (3);所述視頻采集卡(2)安裝在計算機(3)上，其輸入端與攝像機(1)連接;所述視頻處理模 塊包括視頻處理系統(tǒng)(4);所述信息管理模塊主要用于保存、記錄監(jiān)測結果信息。
[0034] 進一步的，在工作過程中，所述攝像機（1)拍攝含被監(jiān)測煙畫出口的視頻并傳輸給 視頻采集卡(2)，視頻采集卡(2)將攝像機采集的模擬視頻信號轉換為數字信號，由計算機 (3)中的視頻處理系統(tǒng)(4)進行實時處理，視頻處理系統(tǒng)(4)通過一種改進的反投影法對視 頻進行處理，W判斷所監(jiān)測的煙畫是否在排煙。
[0035] 進一步的，所述一種改進的反投影法，是在常用的反投影算法基礎上改進得到，常 用的反投影算法即通過某一區(qū)域的色調值反投影整個區(qū)域內與其色調值相同的物體。本文 的改進反投影算法區(qū)別在于:第一，本文通過灰度值和色調值兩者進行反投影，使反投影區(qū) 域內的物體與整個區(qū)域內被反投影的物體是同一物體的概率更高；第二，本文設置多處反 投影區(qū)域對整個區(qū)域進行反投影(天空中白云分布無規(guī)則，故只設置一處反投影區(qū)域時，其 中可能沒有白云區(qū)域），同時在反投影之前擬除了地面區(qū)域的影響。
[0036] 實施例2:
[0037] 進一步的，所述視頻處理系統(tǒng)(4)包含W下處理步驟：
[0038] 步驟1，攝像機鏡頭及鏡頭保護罩玻璃污染檢測。通過計算檢測視頻中當前帖圖像 的邊緣強度，得到一種自適應輪廓檢測算法，并通過此算法獲取圖像中的輪廓總數及輪廓 覆蓋總面積，所述輪廓覆蓋總面積W像素為單位，若輪廓總數或輪廓總面積其中一項超出 設定闊值，則認為攝像機鏡頭有污染，系統(tǒng)停止監(jiān)測，并發(fā)出警報或提示工作人員處理，若 兩者都未超出設定闊值，則執(zhí)行下述的排煙監(jiān)測步驟；
[0039] 其中，所述當前帖圖像的邊緣強度通過公式(1)計算：
[0040]
。）
[0041] 式（1)中，參數h和1分別是自適應輪廓算法的高低闊值，i為所監(jiān)測視頻的像素總 數，mav為所監(jiān)測視頻中的最大邊緣強度。
[0042] 步驟2,運動目標提取。建立不受光照變化影響的參考像素值模型，并計算當前帖 圖像的實際像素值與參考像素值的差值W提取監(jiān)測視頻中所有的運動目標，設t時刻視頻 中某一點的參考像素值為μ。
[0043] μ*= (1-α)μ*-ι+αρΜ； (2)
[0044] 式(2)中，α為設定常數，μ*-ι為t-1時刻此點的參考像素值，pt為當前時刻此點的實 際像素值。當光照強度隨時間發(fā)生緩慢變化時，背景點的參考像素值μ*也將沿光照強度的 變化方向發(fā)生緩慢變化，故相鄰帖背景點的參考像素差值不會超過設定的闊值，即可消除 靜止背景點的干擾，提取出監(jiān)測視頻中的運動目標；
[0045] 步驟3,消除背景中云的干擾。若所采集的視頻背景中有移動的云團，會對檢測煙 畫口排煙造成明顯的干擾?？稍诒O(jiān)控視場中設置多處云團觀察區(qū)域，并計算每塊區(qū)域的歸 一化概率密度直方圖，通過概率密度直方圖反投影得到監(jiān)測視頻中與云團觀察區(qū)域具有相 似色調值的區(qū)域-概率云團區(qū)，并將其像素值設置為0,則可消除監(jiān)測視頻中運動云團的干 擾；
[0046] 步驟4,排煙檢測。根據步驟2-3,若煙畫出口處還存在運動物體，則可判斷煙畫正 在排煙，否則即為未排煙，從而實現(xiàn)煙畫是否正在排煙的自動檢測；
[0047] 步驟5,若監(jiān)測結果為正在排煙，則信息管理模塊自動將對應的煙畫號、排放起止 時刻、該時段視頻保存、記錄到數據庫中，還可根據需要發(fā)出提示、報警。
[004引進一步的，所述步驟1中提及的一種自適應輪廓檢測算法，是在普通Canny輪廓算 法上改進得到，普通化nny輪廓算法是通過人工手動選取高闊值h和低闊值1的。本文的自適 應輪廓算法通過公式1直接計算高、低闊值，不需要人工選取。
[0049]進一步的，所述步驟3中提及的區(qū)域-概率云團區(qū)，是指由于和真正的云團的顏色 值相似，所W很有可能是云團，但也有可能是其他顏色相似的物體，因此稱為概率云團。
[(K)加]實施例3:
[0051] -種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)，將被檢測對象換為窗口或樓 道，當運些地方因火災而有煙霧出現(xiàn)時，能夠用所述方法來對火災進行自動監(jiān)控和報警。通 過在已發(fā)生火災的地方安裝此檢測系統(tǒng)能夠對火災進行及時的檢測，進而能夠盡早防范， 起到預防火災的作用。
[0化2] 實施例4:
[0053] 利用本發(fā)明的方法實際監(jiān)測某火電廠煙畫排放情況如圖3、圖4、圖5所示，其中圖3 為實際未排放的情況，圖4為輕微排放的情況，圖5為大量排放的情況。視頻背景中布滿白 云，而排放的煙氣也為白色，煙氣與背景上的白云色調對比度極差，但無論是輕微排放還是 顯著排放，本發(fā)明都能靈敏地檢測出來，獲得了較好的監(jiān)測效果。實際使用時，可根據需要 將正排放的煙畫號、排放起止時間及對應視頻自動對應保存記錄，W留作環(huán)保執(zhí)法證據，或 發(fā)出某種警報及提示，及時限令整改。
[0054] 上述實施例用來解釋說明本發(fā)明，而不是對本發(fā)明進行限制，在本發(fā)明的精神和 權利要求的保護范圍內，對本發(fā)明做出的任何修改和改變，都落入本發(fā)明的保護范圍。
【主權項】
1. 基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)，包括視頻獲取模塊、視頻處理模塊及 信息管理模塊，其特征在于:所述視頻獲取模塊包括攝像機（1)、視頻采集卡（2)和計算機 (3);所述視頻采集卡(2)安裝在計算機(3)上，其輸入端與攝像機(1)連接;所述視頻處理模 塊包括視頻處理系統(tǒng)(4);所述信息管理模塊主要用于保存、記錄監(jiān)測結果信息； 所述攝像機（1)拍攝含被監(jiān)測煙肉出口的視頻并傳輸給視頻采集卡（2 )，視頻采集卡 (2)將攝像機采集的模擬視頻信號轉換為數字信號，由計算機(3)中的視頻處理系統(tǒng)(4)進 行實時處理，視頻處理系統(tǒng)(4)通過一種改進的反投影法對視頻進行處理，以判斷所監(jiān)測的 煙囪是否在排煙； 所述視頻處理系統(tǒng)(4)包含以下處理步驟： 步驟1，攝像機鏡頭及鏡頭保護罩玻璃污染檢測。通過計算檢測視頻中當前幀圖像的邊 緣強度，得到一種自適應的輪廓檢測算法，并通過此算法獲取圖像中的輪廓總數及輪廓覆 蓋總面積，所述輪廓覆蓋總面積以像素為單位，若輪廓總數或輪廓總面積其中一項超出設 定閾值，則認為攝像機鏡頭有污染，系統(tǒng)停止監(jiān)測，并發(fā)出警報或提示工作人員處理，若兩 者都未超出設定閾值，則執(zhí)行下述的排煙監(jiān)測步驟； 步驟2,運動目標提取。建立不受光照變化影響的參考像素值模型，并計算當前幀圖像 的實際像素值與參考像素值的差值以提取監(jiān)測視頻中所有的運動目標，設t時刻視頻中某 一點的參考像素值為yt: yt= (l-a)yt-i+apt (1) 其中，a為設定常數，yt-i為t_l時刻此點的參考像素值，pt為當前時刻此點的實際像素 值。當光照強度隨時間發(fā)生緩慢變化時，背景點的參考像素值W也將沿光照強度的變化方 向發(fā)生緩慢變化，故相鄰幀背景點的參考像素差值不會超過設定的閾值，即可消除靜止背 景點的干擾，提取出監(jiān)測視頻中的運動目標； 步驟3,消除背景中云的干擾。若所采集的視頻背景中有移動的云團，會對檢測煙囪口 排煙造成明顯的干擾?？稍诒O(jiān)控視場中設置多處云團觀察區(qū)域，并計算每塊區(qū)域的歸一化 概率密度直方圖，通過概率密度直方圖反投影得到監(jiān)測視頻中與云團觀察區(qū)域具有相似色 調值的區(qū)域-概率云團區(qū)，并將其像素值設置為〇,則可消除監(jiān)測視頻中運動云團的干擾； 步驟4,排煙檢測。根據步驟2-3,若煙囪出口處還存在運動物體，則可判斷煙囪正在排 煙，否則即為未排煙，從而實現(xiàn)煙囪是否正在排煙的自動檢測； 步驟5,若監(jiān)測結果為正在排煙，則信息管理模塊自動將對應的煙囪號、排放起止時刻、 該時段視頻保存、記錄到數據庫中，還可根據需要發(fā)出提示、報警。2. -種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測系統(tǒng)，將被檢測對象換為窗口或樓道， 當這些地方因火災而有煙霧出現(xiàn)時，能夠用所述方法來對火災進行自動監(jiān)控和報警。
【文檔編號】G06T7/00GK105872464SQ201610222002
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年4月11日
【發(fā)明人】陳從平, 黃正, 聶葳, 王小云, 黃杰光
【申請人】三峽大學