一种渣土车扬尘在线监测方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种渣土车扬尘在线监测方法与系统，该方法可以实时地在线监测渣土车的后背仓所装载物品的状况，该方法通过多个摄像头对渣土车的后背仓进行图像采集，区分后背仓的覆盖物和物品所占图像区域，按不同监测级别对渣土车的后背仓进行区域划分，不同区域的监测级别不同；在监测区域内，通过特定的图像识别和比对算法，对渣土车的后背仓所装载物品的状况进行评判，通过多个通道的评判来综合评估渣土车的后背仓所装载物品出现异常状况的可能性；当系统综合评估值超过一定阈值后，系统将实时地发出告警，并将异常区域的位置标注出来；该方法可以高速、有效地对渣土车的后背仓所进行实时地在线检测。所进行实时地在线检测。所进行实时地在线检测。

【技术实现步骤摘要】
一种渣土车扬尘在线监测方法与系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉物品检测
，具体涉及一种渣土车扬尘在线监测方法，还涉及一种渣土车扬尘在线监测系统。

技术介绍

[0002]随着科学技术地不断发展，在生产和生活中，科技的相关应用也越来越广泛。在土建等工程实施过程中，工程物料运输造成的环境污染问题一直是企业所高度重视的问题。虽然企业也在管理上制定出来很多办法，但是工程物料运输造成的环境污染问题仍然不可避免。目前，企业在此问题中，付出的成本较大，但是解决工程物料运输造成的环境污染问题的成效不是很理想。所以，对渣土车扬尘在线监测有着很现实的意义。而本专利技术能够很好地解决上面的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术目的：在于提供一种渣土车扬尘在线监测方法，针对具有后背仓的待测渣土车，执行以下步骤S1
‑
步骤S8，完成渣土车扬尘的在线监测：
[0004]步骤S1：在渣土车的整车最高处、后背仓的四周顶角及边沿预设位置处安装监测摄像头，各监测摄像头实时采集渣土车后背仓的监测图像并传输至监测终端设备；
[0005]步骤S2：监测终端设备显示各监测摄像头所采集的渣土车后背仓的监测图像，识别各监测图像中覆盖物区域F、物品W，以及覆盖物区域F与物品W之间的交界部分Q，针对不同监测摄像头所采集的监测图像中所对应的渣土车后背仓的相同区域建立关联关系；
[0006]步骤S3：针对各监测摄像头所采集的监测图像中的覆盖物区域F，采用图像历史周期比对方法，判断覆盖物区域F处于正常状态或异常状态；
[0007]步骤S4：针对各监测摄像头所采集的监测图像中的物品W，根据物品W的状态，以及监测图像中物品W的图像像素，判断物品W处于正常状态或异常状态；
[0008]步骤S5：针对后背仓的物品W，根据物品W在监测图像中的灰度进行区域划分，且所划分的不同区域各自对应不同的监测级别，针对覆盖物区域F与物品W之间的交界部分Q，通过比对边缘像素的变化判断是否有物品W处于异常状态；
[0009]步骤S6：针对安装在渣土车整车最高处监测摄像头所采集的监测图像，采用YOLOv5算法，通过训练样本集，构建出渣土车后背仓的识别模型；
[0010]步骤S7：通过步骤S6的识别模型区分出渣土车后背仓的图像区域，并对渣土车后背仓的外部周边图像区域进行实时状态监测，当发现指定的后背仓的外部周边图像区域从原来的静止状态，出现局部或全部的变动状态等异常状态时，发出告警信息；
[0011]步骤S8：分别根据各监测摄像头所采集的监测图像，建立相应的监测算法通道，每个监测算法通道之间彼此相互独立，完成渣土车扬尘的在线监测。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤S3中的图像历史周期比对方法具体如下：
[0013]定义监测时刻t时，第i个监测摄像头所采集的监测图像中覆盖物区域F的状态值
F
ti
，计算图像历史周期均值如下式：
[0014][0015]式中，n为关联摄像头数量，状态值F
ti
取值范围为[0，1]；
[0016]对应监测时刻t时，覆盖物区域F的状态变动值ΔF
t
如下式：
[0017][0018]覆盖物区域F的状态变动值ΔF
t
处于预设阈值范围内，判断覆盖物区域F处于正常状态，否则判断覆盖物区域F处于异常状态。
[0019]作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤S4的具体方法如下：
[0020]定义物品W的状态值S，在预设时间范围T内，若物品W在监测图像中的面积保持不变，且监测图像中物品W的边缘无变动，则判定物品W处于静止状态，令物品W的状态值S＝1，否则判定物品W处于变动状态，令物品W的状态值S＝0，计算监测图像中的物品W的像素P与其相邻像素P
i
的历史差值ΔP
t
如下式：
[0021][0022]式中，n为关联摄像头数量，ΔP
it
为预设时间范围T内，像素P与其相邻像素P
i
之间状态的差值；
[0023]当ΔP
t
处于预设阈值范围内，则判断物品W处于正常状态，否则判断物品W处于异常状态。
[0024]作为本专利技术的一种优选技术方案：步骤S5中根据物品W所在图像区域的灰度进行区域划分，并分别对各区域赋予监测级别的具体方法如下：
[0025]根据监测图像中物品W所在区域的灰度，对各区域进行等级划分，相同等级的区域内，监测图像的灰度是一致的；
[0026]根据各区域的灰度，分别对各区域赋值，以相互区别；
[0027]实时检测每个区域的面积，边缘像素值和内部像素值，在设定的阈值内，判断出各区域的当前状态；
[0028]将监测各区域状态的过程分成如干连续的时间段，在同一时间段内，各种监测参数保持不变，将在预设时间段内所有保持正常状态的区域融合成一个监测对象，按判断物品W的状态的方法对其进行监测，动态地对融合后的监测对象进行监测，一旦发现其包含的子对象出现不稳定状况，则立刻将其剔除。
[0029]本专利技术还设计一种渣土车扬尘在线监测系统，所述系统包括：数据采集模块、监测终端模块、算法比对模块和告警模块，以实现所述的一种渣土车扬尘在线监测方法，所述的数据采集模块是通过位置可调整的摄像头对渣土车的后背仓进行图像实时采集，将处理后的图像数据传输给监测终端模块；监测终端模块是对采集的图像数据进行分类管理，将不同类别的图像数据分配给算法比对模块；算法比对模块具有多种图像比对算法，提供多种算法接口供监测终端模块调用，并即时反馈比对结果；告警模块提供多种告警接口，供监测
终端模块调用。
[0030]有益效果：相对于现有技术，本专利技术的优点包括：
[0031]1.本专利技术很好地实现了对渣土车的后背仓物品进行实时地在线检测，准确地监测出物品的当前状态。
[0032]2.本专利技术有效地解决渣土车运输过程中产生的污染问题，应用于任何运输物品的设备和系统。
附图说明
[0033]图1是根据本专利技术实施例提供的一种渣土车扬尘在线监测方法与系统的架构图。
具体实施方式
[0034]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0035]参照图1，本专利技术实施例提供的一种渣土车扬尘在线监测方法，针对具有后背仓的待测渣土车，执行以下步骤S1
‑
步骤S8，完成渣土车扬尘的在线监测：
[0036]步骤S1：在渣土车的整车最高处、后背仓的四周顶角及边沿预设位置处安装监测摄像头，各监测摄像头视角尽可能覆盖整个渣土车的后背仓，各监测摄像头实时采集渣土车后背仓的监测图像并传输至监测终端设备。
[0037]步骤S2：监测终端设备显示各监测摄像头所采集的渣土车后背仓的监测图像，识别各监测图像中覆盖物区域F、物品W，以及覆盖本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种渣土车扬尘在线监测方法，其特征在于，针对具有后背仓的待测渣土车，执行以下步骤S1
‑
步骤S8，完成渣土车扬尘的在线监测：步骤S1：在渣土车的整车最高处、后背仓的四周顶角及边沿预设位置处安装监测摄像头，各监测摄像头实时采集渣土车后背仓的监测图像并传输至监测终端设备；步骤S2：监测终端设备显示各监测摄像头所采集的渣土车后背仓的监测图像，识别各监测图像中覆盖物区域F、物品W，以及覆盖物区域F与物品W之间的交界部分Q，针对不同监测摄像头所采集的监测图像中所对应的渣土车后背仓的相同区域建立关联关系；步骤S3：针对各监测摄像头所采集的监测图像中的覆盖物区域F，采用图像历史周期比对方法，判断覆盖物区域F处于正常状态或异常状态；步骤S4：针对各监测摄像头所采集的监测图像中的物品W，根据物品W的状态，以及监测图像中物品W的图像像素，判断物品W处于正常状态或异常状态；步骤S5：针对后背仓的物品W，根据物品W在监测图像中的灰度进行区域划分，且所划分的不同区域各自对应不同的监测级别，针对覆盖物区域F与物品W之间的交界部分Q，通过比对边缘像素的变化判断是否有物品W处于异常状态；步骤S6：针对安装在渣土车整车最高处监测摄像头所采集的监测图像，采用YOLOv5算法，通过训练样本集，构建出渣土车后背仓的识别模型；步骤S7：通过步骤S6的识别模型区分出渣土车后背仓的图像区域，并对渣土车后背仓的外部周边图像区域进行实时状态监测，当发现指定的后背仓的外部周边图像区域从原来的静止状态，出现局部或全部的变动状态等异常状态时，发出告警信息；步骤S8：分别根据各监测摄像头所采集的监测图像，建立相应的监测算法通道，每个监测算法通道之间彼此相互独立，完成渣土车扬尘的在线监测。2.根据权利要求1所述的一种渣土车扬尘在线监测方法，其特征在于，步骤S3中的图像历史周期比对方法具体如下：定义监测时刻t时，第i个监测摄像头所采集的监测图像中覆盖物区域F的状态值F
ti
，计算图像历史周期均值如下式：式中，n为关联摄像头数量，状态值F
ti
取值范围为[0，1]；对应监测时刻t时，覆盖物区域F的状态变动值ΔF
t
如下式：覆盖物区域F的状态变动值ΔF
t
处于预设阈值范围内...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祖昶，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：