【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，更具体的说，它涉及一种电子烟烟雾分析检测方法及系统。
技术介绍
1、目前针对对电子烟烟雾的成分的分析有通过光谱分析的方式，但是在传统的光谱成像分析中，由于电子烟烟雾的光谱特性与背景环境（如空气中的其他颗粒物、环境光线等）可能存在重叠，这会导致在分析过程中出现干扰，从而影响分析的准确性。例如，环境中的杂散光或其他化学物质的光谱特征可能与电子烟烟雾中某些成分的光谱特征相混淆，使得检测结果不够准确，进而影响对电子烟质量的判断，并且在不同环境下，高光谱成像获取的图片质量不一。
技术实现思路
1、本专利技术通过多传感器实时响应环境变化，使得高光谱成像系统能够自动调整至最适合当前环境的内置参数，减少了环境因素对光谱数据质量的负面影响，提高了电子烟烟雾图片的质量，并且通过对环境数据的归一化处理，为高光谱成像系统提供了准确的环境信息，保证了成像过程中的数据质量和一致性；其次，通过在预设时间内获取一系列高光谱烟雾图像，结合时序网络模型，能够捕获并分析烟雾随时间的变化信息，如其扩散速度和方向，从而为烟雾区域的精确提取和分割提供了关键信息，这种时序性数据的深度学习充分利用了高光谱成像的优势，并结合时序分析，有效地减少了背景光谱特性的干扰，强化了烟雾与非烟雾区域的分割效果。
2、一种电子烟烟雾分析检测方法，包括：
3、通过多传感器获取当前的环境数据g，环境数据g为{g1，g2，g3，…，gm，…，gm}，其中gm为第m项环境属性经过归一化后的环境数据值；
4、基于环境数据g和高光谱成像系统内置参数集库进行匹配，并输出高光谱成像系统内置参数集，基于输出的高光谱成像系统内置参数集对高光谱成像系统进行调整，高光谱成像系统内置参数集库内包括标准环境数据和对应的高光谱成像系统内置参数集，且标准环境数据对应的高光谱成像系统内置参数集通过改进后的飞蛾火焰优化算法进行模拟计算得到；
5、在预设时间内获取若干张电子烟烟雾图片，电子烟烟雾图片为光谱图，并间隔预设周期选取n张电子烟烟雾图片作为待测电子烟烟雾图片fn，n=1，2，3，……，n；
6、将n张待测电子烟烟雾图片fn送入训练好的烟雾区域提取模型，输出烟雾区域图片；
7、烟雾区域提取模型包括变化区域提取层、烟雾区域强化层和烟雾区域分割层，其中变化区域提取层用于基于时序网络模型对烟雾随时间变化的信息进行提取；烟雾区域强化层用于对待测电子烟烟雾图片中烟雾区域进行强化；烟雾区域分割层用于将强化后的待测电子烟烟雾图片进行烟雾区域和非烟雾区域的分割，并输出烟雾区域图片；
8、将烟雾区域图片送入电子烟烟雾分析模型进行处理，输出电子烟烟雾成分信息。
9、作为本专利技术优选的一个方面，基于环境数据g和高光谱成像系统内置参数集库进行匹配，并输出高光谱成像系统内置参数集，具体包括如下步骤：
10、逐一计算环境数据g与高光谱成像系统内置参数集库内标准环境数据之间的相似度a，判断“a＞b”是否成立，其中b为相似度阈值，一般设置为0.8，若是“a＞b”成立，输出标准环境数据对应的高光谱成像系统内置参数集；若是“a＞b”不成立，计算环境数据g与高光谱成像系统内置参数集库内下一个标准环境数据之间的相似度a；直至高光谱成像系统内置参数集库内标准环境数据都被选择完毕，若是仍未出现满足“a＞b”的标准环境数据，将环境数据g送入云服务器，通过改进后的飞蛾火焰优化算法进行模拟计算输出高光谱成像系统内置参数集，并将环境数据g作为标准环境数据，与通过改进后的飞蛾火焰优化算法模拟计算输出的高光谱成像系统内置参数集建立映射存入高光谱成像系统内置参数集库内。
11、作为本专利技术优选的一个方面，将环境数据g送入云服务器，通过改进后的飞蛾火焰优化算法进行模拟计算输出高光谱成像系统内置参数集，具体包括如下步骤：
12、s1：建立r个高光谱成像系统内置模拟参数集pr，r=1，2，3，……，r，且高光谱成像系统内置模拟参数集pr中存储的是{pr（1），pr（2），pr（3），…，pr（i），……，pr（i）}，其中pr（i）为高光谱成像系统内置模拟参数集pr中第i个高光谱成像系统内置模拟参数，i=1，2，3，……，i，i为高光谱成像系统内置模拟参数集pr中高光谱成像系统内置模拟参数的总个数；
13、s2：设置最大迭代次数iter_max，令w=1，w用于记录迭代次数；
14、s3：计算高光谱成像系统内置模拟参数集pr对应的适应度δr，并将所有高光谱成像系统内置模拟参数集pr按照对应的适应度δr从大到小进行排列，将排列好的高光谱成像系统内置模拟参数集pr组成种群集合，并选择前ζ个高光谱成像系统内置模拟参数集pr组成火焰个体集合，初始状态下，ζ=r，将火焰个体集合中的高光谱成像系统内置模拟参数集pr记为高光谱成像系统内置目标参数集yj，j=1，2，3…ζ；
15、s4：将火焰个体集合中的前e个高光谱成像系统内置目标参数集yj分别记为精英个体le，e=1，2，3，……，e，e为精英个体的总数量；从种群集合按顺序选择高光谱成像系统内置模拟参数集pr，并记录其在种群集合中的顺序位置为tip，判断“tip＞ζ”是否成立，若是“tip＞ζ”不成立，直接从火焰个体集合中选出位于第tip位置的高光谱成像系统内置目标参数集yj，并记录为选择的高光谱成像系统内置模拟参数集pr对应的目标火焰个体pr_obj，反之，如果“tip＞ζ”不成立，那么就根据所有高光谱成像系统内置模拟参数集pr对应的适应度δr，采用轮盘赌选择算法在除开所有精英个体le的火焰个体集合中选出一个高光谱成像系统内置目标参数集yj作为选择的高光谱成像系统内置模拟参数集pr对应的目标火焰个体pr_obj，基于精英个体le和目标火焰个体pr_obj对选择的高光谱成像系统内置模拟参数集pr通过如下公式进行更新：，，，其中dis（pr，le）为选择的高光谱成像系统内置模拟参数集pr与精英个体le之间的距离，dis（pr，pr_obj）为选择的高光谱成像系统内置模拟参数集pr与目标火焰个体pr_obj之间的距离；c为对数螺旋线形状常数；t为区间[-1，1]之间的随机数；le（i）为精英个体le中第i个高光谱成像系统内置模拟参数，pr_obj（i）为目标火焰个体pr_obj中第i个高光谱成像系统内置模拟参数，和为中间量；
16、s5：通过如下公式对火焰个体集合中的火焰个体ri数量ζ进行更新：
17、ζ=round[（r-w）（r-1）/iter_max]；
18、s6：判断“w＜iter_max”是否成立，若是“w＜iter_max”成立，进入s7；若是“w＜iter_max”不成立，进入s8；
19、s7：计算高光谱成像系统内置模拟参数集pr对应的适应度δr，并将所有高光谱成像系统内置模拟参数集pr按照对应的适应度δr从大到小进行排列，将排列好的所有高光谱成像系统内置模拟参数集pr重新组成种群集合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，基于环境数据G和高光谱成像系统内置参数集库进行匹配，并输出高光谱成像系统内置参数集，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，将环境数据G送入云服务器，通过改进后的飞蛾火焰优化算法进行模拟计算输出高光谱成像系统内置参数集，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，建立R个高光谱成像系统内置模拟参数集Pr，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，计算高光谱成像系统内置模拟参数集Pr对应的适应度δr，具体包括如下步骤：通过云服务器中的仿真软件对环境数据G进行模拟，并且模拟出高光谱成像系统内置模拟参数集Pr对应的高光谱成像系统获取的电子烟烟雾图片，再基于模拟出的电子烟烟雾图片与训练好的烟雾区域提取模型输出模拟烟雾区域图片，并与标准烟雾区域图片计算重合度，重合度即为高光谱成像系统内置模拟参数集Pr对应
6.根据权利要求5所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，将N张待测电子烟烟雾图片Fn送入训练好的烟雾区域提取模型，输出烟雾区域图片，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，针对烟雾区域提取模型的训练包括如下步骤：
8.一种电子烟烟雾分析检测系统，其特征在于，所述系统应用上述权利要求1-7任一项所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，基于环境数据g和高光谱成像系统内置参数集库进行匹配，并输出高光谱成像系统内置参数集，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，将环境数据g送入云服务器，通过改进后的飞蛾火焰优化算法进行模拟计算输出高光谱成像系统内置参数集，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，建立r个高光谱成像系统内置模拟参数集pr，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种电子烟烟雾分析检测方法，其特征在于，计算高光谱成像系统内置模拟参数集pr对应的适应度δr，具体包括如下步骤：通过云...
【专利技术属性】
技术研发人员：赖素浪，蔡金明，
申请(专利权)人：深圳市思维自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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