一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法
【專利摘要】一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法，利用攝像機和圖像采集卡攝像機拍攝含被監(jiān)測煙囪出口的視頻，實時傳輸給計算機及其軟件系統(tǒng)進行處理。本發(fā)明通過自適應的輪廓檢測算法判斷攝像機鏡頭是否有污染，若存在污染且達到設定閾值，則提示人工清潔處理，以降低鏡頭污染對視頻質(zhì)量的影響；若無污染，則進一步根據(jù)監(jiān)測視頻建立參考像素值模型，反投影后確定出視場內(nèi)的天空區(qū)域和可能存在的云團區(qū)域，以消除運動背景對煙霧監(jiān)測結(jié)果的干擾。此后以視場中被監(jiān)測煙囪出口處的區(qū)域為監(jiān)測目標，判斷該區(qū)域內(nèi)是否還存在運動體，若存在，則認為正在排煙，信息管理系統(tǒng)會自動記錄排放信息，否則認為未在排放。本發(fā)明能夠有效、穩(wěn)定地監(jiān)測工廠煙囪排煙狀況。
【專利說明】
_種基于視頻信號的工廠煙氣^排放自動監(jiān)測的方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及對工廠煙肉排煙污染監(jiān)測領域，具體涉及一種基于視頻信號的工廠煙 氣排放自動監(jiān)測的方法。
【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 排政策以限制這些重污染工廠的排煙量，以防止其對環(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)管時也難以取證。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] 現(xiàn)有的排煙自動監(jiān)測方法通常是在煙肉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、造假等也可以從視頻中直接顯示，如:關掉攝像機、攝像機被改變了監(jiān)測方向等。目前 視頻技術已經(jīng)被用于排煙監(jiān)測，但主要是用于直接錄像，若要對結(jié)果進行判斷還需要人工 在線或者離線查看視頻，工作量大，自動化程度低、實時性差，起不到自動監(jiān)控的作用。
[0004] 發(fā)明專利"基于圖像處理的煙氣排放連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)"，（ZL200610130503.6)以視頻 圖像的色調(diào)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)域作 為參考區(qū)域、排煙口上方區(qū)域作為監(jiān)測區(qū)域，再以兩者的色調(diào)差值為標準判斷監(jiān)測區(qū)域是 否存在排煙，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(chǎn)中，排煙口附近通常存 在白色的云團區(qū)域，若參考區(qū)域中存在云團，而監(jiān)測區(qū)域排放煙氣顏色又是白色時，由于兩 者色調(diào)值相似，基于色調(diào)差值的算法就難以識別出排煙口是否在排煙;反之，若參考區(qū)域中 存在云團，而監(jiān)測區(qū)域不存在云團且沒有排煙時，該算法就會誤判排煙口正在排煙。由于 存在以上缺陷，上述的基于色調(diào)差值為標準判斷的監(jiān)測系統(tǒng)就無法準確的判斷監(jiān)測區(qū)域是 否存在煙霧。因此，開發(fā)一種基于新的監(jiān)測標準的視覺排煙監(jiān)測裝置及方法是很有必要的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決上述技術問題，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，首先判斷攝像機鏡頭是否污染，消除鏡頭污染對監(jiān)測結(jié)果的影響，在此基礎上，應用 所建背景光照模型去除該區(qū)域中的靜止背景及緩慢移動的背景的干擾，如:緩慢移動的云 團，此后，若區(qū)域中還存在運動目標，即判斷為正在排煙，信息管理模塊開始自動記錄相關 信息。該方法不受煙氣顏色及背景上有云團的干擾，具備魯棒性好的優(yōu)點。
[0006] 本發(fā)明所采用的技術方案是：
[0007] -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)測煙肉出口區(qū)域的視頻，再通過自適應的輪廓檢測算法判斷攝 像機鏡頭是否存在污染，若沒有污染，則根據(jù)視頻參考區(qū)域建立參考像素值模型，參考像素 值模型中包含靜止的天空區(qū)域模型和可能存在的移動云團模型。以參考像素值模型作為概 率密度圖，則可以反投影出圖像中其他天空和云團的區(qū)域，消除靜止背景和運動云團背景 對場景中運動目標判別的干擾，在此基礎上，若此時監(jiān)測到煙肉出口仍有運動對象，則可認 為煙肉正在排煙，否則認為未在排煙。
[0008] -種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法，包括視頻獲取模塊、視頻處 理模塊、信息管理模塊，所述視頻獲取模塊包括攝像機、視頻采集卡、計算機，視頻采集卡安 裝在計算機上，視頻采集卡的輸入端連接攝像機。視頻處理模塊包括視頻處理系統(tǒng)。信息管 理模塊用于保存、記錄監(jiān)測結(jié)果信息。
[0009] 攝像機拍攝含被監(jiān)測煙肉出口的視頻，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(zhuǎn)換為數(shù)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)通過改進的反投影法對視頻進行處理，以判斷所監(jiān)測的煙肉是否在排煙。
[0010]所述視頻處理系統(tǒng)4包括以下處理步驟：
[0011]步驟1、步驟1、攝像機鏡頭污染檢測:通過自適應的輪廓檢測算法計算圖像中的輪 廓總數(shù)及輪廓覆蓋總面積比率（以像素為單位）；若輪廓總數(shù)或輪廓總面積比率其中一項超 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；
[0012] 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。計算當前幀圖 像的實際像素值與前一幀圖像參考像素值的差值，以提取監(jiān)測視頻中所有的運動目標，設 視頻中任意幀圖像(對應時刻t)中某一點的參考像素值為μ ?:
[0013] yt= (l-a)yt-i+apt (I)
[0014] 其中，a為設定常數(shù)，μΗ為前一幀圖像(對應時刻t_l)中該點的參考像素值，pt為 改點在當前幀中的實際像素值；當光照強度隨時間發(fā)生緩慢變化時，靜止的背景點的參考 像素值W也將隨光照強度的變化趨勢發(fā)生相應的變化，但該變化應是緩慢的，不會產(chǎn)生跳 變，即當前幀中靜止的背景點的實際像素值Pt與前一幀中同一點的參考像素值yt-i的差值 極小，根據(jù)這一準則，可判斷出所有靜止的背景點，并設其像素為0,從而，像素值大于0的區(qū) 域，即為提取出的當前的運動目標;不斷重復步驟2,即可實時提取運動目標。
[0015] 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，在步驟2中會 被判斷為運動物體，將對煙肉口是否正在排煙的檢測結(jié)果造成明顯的干擾。可在整個視場 中設置多處參考區(qū)域，并計算每塊區(qū)域的歸一化概率密度直方圖，若存在云團，則歸一化概 率密度直方圖中必然存在云團的顏色信息，以該信息為基準，將其他非參考區(qū)域的歸一化 概率密度直方圖與參考區(qū)歸一化概率密度直方圖進行對比，可檢測出所有移動云團區(qū)域， 并將云團區(qū)域像素值設置為0，則可消除監(jiān)測視頻中運動云團的干擾；
[0016] 步驟4、排煙檢測：經(jīng)過步驟2-3處理后，若監(jiān)測視頻中仍檢測出運動物體，則可判 斷煙囪口正在排煙，否則即為未排煙，從而實現(xiàn)煙囪是否正在排煙的自動監(jiān)測；
[0017] 步驟5、通過步驟3、步驟4排除靜止背景及運動云團干擾后，若監(jiān)測結(jié)果中仍存在 運動物體，則認為被監(jiān)測煙肉口正在排煙，則信息管理系統(tǒng)自動將對應的煙肉號、排放起止 時刻、正在排煙時段視頻等信息保存、記錄到數(shù)據(jù)庫中，還可根據(jù)需要發(fā)出提示、報警。不斷 重復步驟1-5，即可實現(xiàn)實時監(jiān)測。
[0018] -種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法，在窗口、樓道因產(chǎn)生火災而 有煙霧出現(xiàn)時，對火災的自動監(jiān)控和報警。
[0019] 本發(fā)明一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法，技術效果如下：
[0020] 1):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閾值，并給出提 示待工作人員進行清潔維護，以免鏡頭污染過高影響視頻質(zhì)量和煙氣監(jiān)測結(jié)果；
[0021] 2):相比于其他類似方法，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，以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。
【附圖說明】
[0022]圖1是本發(fā)明實測鏡頭無污染時的結(jié)果圖；
[0023]圖2是本發(fā)明實測鏡頭有污染時的結(jié)果圖；
[0024]圖3是本發(fā)明提取運動物體時(不包含運動云團）的結(jié)果圖；
[0025]圖4是本發(fā)明提取運動物體時(包含運動云團）的結(jié)果圖；
[0026]圖5是本發(fā)明提取運動物體并消除運動云團后的結(jié)果圖；
[0027]圖6是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0028]圖7是本發(fā)明的監(jiān)測流程示意圖；
[0029]圖8是本發(fā)明實測未在排煙的結(jié)果圖；
[0030]圖9是本發(fā)明實測排煙流量較小時的結(jié)果圖；
[0031]圖10是本發(fā)明實測排煙流量較大時的結(jié)果圖。
[0032]其中，I-攝像機，2-視頻米集卡，3-計算機，4-視頻處理模塊。
【具體實施方式】
[0033] -種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法，包括攝像機1、視頻采集卡2、 計算機3、視頻處理系統(tǒng)4、以及信息管理系統(tǒng)。攝像機1拍攝含被監(jiān)測煙囪出口的視頻，實時 傳輸給計算機3及視頻處理系統(tǒng)進行處理。本發(fā)明首先通過一種自適應的輪廓檢測算法判 斷攝像機1的鏡頭是否有蒙塵、水痕等污染，若存在污染且達到設定閾值，則提示人工清潔 處理，以降低鏡頭污染對視頻質(zhì)量的影響;若無污染，則進一步根據(jù)參考區(qū)域建立參考像素 值模型，對參考像素值模型反投影后確定出視場內(nèi)與其概率密度圖一致的其他區(qū)域，以消 除天空像素與云團像素對監(jiān)測結(jié)果的干擾。此后以視場中被監(jiān)測煙囪出口處的區(qū)域為監(jiān)測 區(qū)域，由于煙霧的概率密度圖與參考像素值模型的概率密度圖不一致，故若監(jiān)測區(qū)域存在 運動物體，則認為其正在排煙，信息管理系統(tǒng)會自動記錄排放信息，否則認為未在排放。 [0034] 具體實施例：
[0035] 如圖6所示，一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測的方法，包括視頻獲取模 塊、視頻處理模塊、信息管理模塊。
[0036] 所述視頻獲取模塊包括攝像機1、視頻采集卡2、計算機3,視頻采集卡2安裝在計算 機3上，視頻采集卡2的輸入端連接攝像機1。
[0037]視頻處理模塊包括視頻處理系統(tǒng)4。
[0038]信息管理模塊用于保存、記錄監(jiān)測結(jié)果信息。
[0039] 攝像機1連續(xù)拍攝含目標煙囪出口的區(qū)域視頻，經(jīng)視頻采集卡2轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號交 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通過改進的反投影法對視頻 進行去干擾處理，判斷所監(jiān)測區(qū)域是否在排煙。
[0040] 視頻處理系統(tǒng)4中所運行的改進的反投影法包括以下步驟：
[0041] 1.根據(jù)式1計算視頻的邊緣強度，并通過邊緣強度自適應的計算視頻中的輪廓總 數(shù)及輪廓總面積比率，若輪廓總數(shù)或輪廓總面積比率其中一項超出設定閾值，則認為攝像 機鏡頭有污染，系統(tǒng)將發(fā)出警報，若兩者都未超出設定閾值，則執(zhí)行排煙監(jiān)測步驟； /2 = (/ +1) X ιηαν χ 15 / 256
[0042] V 1 (I) / = //x 0,4
[0043] 式1中，參數(shù)h和1分別是自適應輪廓算法的上、下限閾值，i為所監(jiān)測視頻的像素總 數(shù)，mav為所監(jiān)測視頻中的最大邊緣強度。若圖像中某一點的像素值超過高閾值h，則認為其 為強邊緣點，若像素值超過低閾值1但不超過高閾值h，則認為其為弱邊緣點，若像素值低于 閾值1，則認為其非邊緣點。搜索所有強邊緣點，并以弱邊緣點連接各強邊緣點形成輪廓，摒 除其余無法連接強邊緣點的弱邊緣點，則形成了輪廓圖像。此后通過以下準則判斷鏡頭是 否污染：1)若鏡頭無污染，則從圖像中檢測出的輪廓僅為視場中物體本身的輪廓，輪廓數(shù)明 顯較少;2)在有污染的圖像中，由于鏡頭上存在大量的點狀或條狀污染，則形成的輪廓圖像 中會出現(xiàn)大量的輪廓;3)根據(jù)現(xiàn)場實際統(tǒng)計情況，設定檢出的輪廓總數(shù)閾值和輪廓面積比 率(相對于圖像總面積）閾值，若兩項指標中任意一個超出設定閾值，則認為污染已經(jīng)達到 上限，需要處理。本發(fā)明應用實施例中設置檢出輪廓總數(shù)閾值和輪廓面積比率分別為35和 0.08〇
[0044] 如圖1所示，該實施例中監(jiān)測、計算得到mave [945 1000]，帶入式（1)有he [340 360]，le[136 144]，進一步計算實際輪廓總數(shù)區(qū)間為[0 0]，實際輪廓面積比率區(qū)間為 [0.017 0.017K噪聲點非輪廓，但也會計為面積），系統(tǒng)判定鏡頭無污染。
[0045] 如圖2所示，該實施例中監(jiān)測、計算得到mav e [681 1059]，帶入式（1)有h e [245 381]，le [98 152]，進一步計算實際輪廓總數(shù)區(qū)間為[54 62]，輪廓面積比率區(qū)間為[0.121 0.450]，系統(tǒng)判定鏡頭有污染。
[0046] 2.建立不受光照變化影響的參考像素值模型。計算當前幀視頻的實際像素值與前 一幀視頻的參考像素值的差值以提取監(jiān)測視頻中所有的運動目標。設當前幀中某一點的參 考像素值為yt:
[0047] yt= (l-a)yt-i+apt (2)
[0048]其中，a為設定常數(shù)，本發(fā)明中設置為〇.2，yt-i為前一幀中該點的參考像素值，Pt為 當前幀中該點的實際像素值。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，即當前幀背景點的實際像素值Pt與前一幀背景 點的參考像素值μ t-ι的差值不會超過設定的閾值sp (此處設置sp = 10);而運動物體由于在 相鄰幀中位置不一樣，故其在相鄰幀中的像素差值將會較大，會超過設定閾值SP。由上述算 法原理，即可消除靜止背景的干擾，提取出監(jiān)測視頻中的運動目標，典型實施例如圖3、4所 不。
[0049] 3.在所監(jiān)測視頻中的天空區(qū)域設置多處參考區(qū)域(圖8、9、10中的黃框區(qū)域），計算 每處參考區(qū)域的參考像素值模型，參考像素值模型中包含天空區(qū)域模型和可能存在的云團 模型。提取參考像素值模型的概率密度直方圖，則可以反投影出圖像中其他存在天空和云 團的區(qū)域，設置所有反投影天空與云團區(qū)域的像素值為〇,即可消除天空中運動云團的干 擾。通過此算法處理圖4后即可得到圖5。
[0050] 本發(fā)明的參考像素值模型即記錄一個參考區(qū)域內(nèi)所有像素點的色調(diào)信息與灰度 信息，色調(diào)值的區(qū)間為[0 180]，故可將所有像素點的色調(diào)值組合為180柱的色調(diào)直方圖；同 理，可將所有像素點的灰度值組合為256柱的灰度直方圖；將兩種直方圖歸一化為概率密度 直方圖，此時直方圖每一柱的面積大小即為該柱色調(diào)值(灰度值)在整個參考區(qū)域中出現(xiàn)的 概率，所有柱的總面積為1。計算圖像中其他區(qū)域的色調(diào)概率密度直方圖和灰度概率密度直 方圖，并與參考區(qū)域進行比對，若其他區(qū)域的兩種概率密度直方圖與參考區(qū)域的相似，則認 為此區(qū)域為背景區(qū)域，否則為前景區(qū)域。
[0051] 4.根據(jù)以上步驟即可獲得排除一切背景干擾的視頻，此時，設定所有的背景區(qū)域 的像素值都為〇,前景運動物體的像素值為1，則：1)若在連續(xù)500幀圖像內(nèi)均檢測到監(jiān)測區(qū) 域(排煙口上方）中存在像素值為1的區(qū)域，且此區(qū)域面積大于200,則認為當前為排煙狀態(tài)； 2)若在連續(xù)500幀內(nèi)監(jiān)測區(qū)域中完全不存在像素值為1的區(qū)域，則認為當前無煙氣排放;3) 若在連續(xù)500幀內(nèi)僅有若干幀的監(jiān)測區(qū)域中存在像素值為1且面積大于200的區(qū)域，則初步 判斷當前無煙氣排放，但是在該過程中，將監(jiān)測區(qū)域中首次出現(xiàn)像素值為1且面積大于200 的區(qū)域的情況重新記為第1幀，重復并依據(jù)1)、2)進行最終判斷。按照以上規(guī)則得到典型實 施例判斷結(jié)果如圖8、9、10所示，其中圖8為實際未排放的情況，圖9為輕微排放的情況，圖10 為大量排放的情況。三種情況的視頻背景中均有不同程度的白云，而排放的煙氣也為白色， 煙氣與背景上的白云色調(diào)對比度極差，但由于煙氣與云團和天空的概率密度圖不同，故無 論煙氣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。本 發(fā)明可根據(jù)需要將正排放的煙肉號、排放起止時間及對應視頻自動對應保存記錄，以留作 環(huán)保執(zhí)法證據(jù)，同時發(fā)出某種警報及提示。
【主權(quán)項】
1. 一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測方法，其特征在于，通過攝像機（I)、及 視頻采集卡（2)連續(xù)拍攝含被監(jiān)測煙囪出口區(qū)域的視頻，再通過自適應的輪廓檢測算法判 斷攝像機鏡頭是否存在蒙塵等污染，若有污染，則自動記錄信息，并發(fā)出報警或信號，提示 值班人員進行清潔處理； 若沒有污染，則根據(jù)監(jiān)測視頻建立不受光照變化的參考像素值模型，以識別出視頻中 所有的運動物體;并根據(jù)監(jiān)測視頻中參考區(qū)域的概率密度直方圖以消除運動云團的干擾， 此后若監(jiān)測到煙囪出口有運動對象，則認為正在排煙，否則認為未在排煙。2. -種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測方法，包括視頻獲取模塊、視頻處理模 塊、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)、計算機(3)，視頻采集卡(2)安裝在 計算機(3)上，視頻采集卡(2)的輸入端連接攝像機(1); 視頻處理模塊包括視頻處理系統(tǒng)(4); 信息管理模塊用于保存、記錄監(jiān)測結(jié)果信息； 攝像機（1)拍攝含被監(jiān)測煙囪出口的視頻，并傳輸給視頻采集卡(2 )，視頻采集卡(2)將 攝像機（1)采集的模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)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。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測方法，其特征在于， 所述視頻處理系統(tǒng)(4)包括以下處理步驟： 步驟1、攝像機鏡頭污染檢測:通過自適應的輪廓檢測算法計算圖像中的輪廓總數(shù)及輪 廓覆蓋總面積比率，以像素為單位;若輪廓總數(shù)或輪廓總面積比率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。計算當前幀圖像的 實際像素值與前一幀圖像參考像素值的差值，以提取監(jiān)測視頻中所有的運動目標，設視頻 中任意幀圖像，對應時刻t中某一點的參考像素值為: yt= (l-a)yt-i+apt (1) 其中，a為設定常數(shù)，yt-i為前一幀圖像，對應時刻t_l中該點的參考像素值，pt為改點在 當前幀中的實際像素值；當光照強度隨時間發(fā)生緩慢變化時，靜止的背景點的參考像素值 W也將隨光照強度的變化趨勢發(fā)生相應的變化，但該變化應是緩慢的，不會產(chǎn)生跳變，即當 前幀中靜止的背景點的實際像素值Pt與前一幀中同一點的參考像素值yt-i的差值極小，根 據(jù)這一準則，可判斷出所有靜止的背景點，并設其像素為0,從而，像素值大于O的區(qū)域，即為 提取出的當前的運動目標;不斷重復步驟2，即可實時提取運動目標。 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，在步驟2中會被判 斷為運動物體，將對煙肉口是否正在排煙的檢測結(jié)果造成明顯的干擾?？稍谡麄€視場中設 置多處參考區(qū)域，并計算每塊區(qū)域的歸一化概率密度直方圖，若存在云團，則歸一化概率密 度直方圖中必然存在云團的顏色信息，以該信息為基準，將其他非參考區(qū)域的歸一化概率 密度直方圖與參考區(qū)歸一化概率密度直方圖進行對比，可檢測出所有移動云團區(qū)域，并將 云團區(qū)域像素值設置為0，則可消除監(jiān)測視頻中運動云團的干擾； 步驟4、排煙檢測:經(jīng)過步驟2-3處理后，若監(jiān)測視頻中仍檢測出運動物體，則可判斷煙 囪口正在排煙，否則即為未排煙，從而實現(xiàn)煙囪是否正在排煙的自動監(jiān)測； 步驟5、通過步驟3、步驟4排除靜止背景及運動云團干擾后，若監(jiān)測結(jié)果中仍存在運動 物體，則認為被監(jiān)測煙囪口正在排煙，則信息管理系統(tǒng)自動將對應的煙囪號、排放起止時 亥IJ、正在排煙時段視頻等信息保存、記錄到數(shù)據(jù)庫中，還可根據(jù)需要發(fā)出提示、報警。不斷重 復步驟1-5，即可實現(xiàn)實時監(jiān)測。4.如權(quán)利要求1~3任意一種基于視頻信號的工廠煙氣排放自動監(jiān)測方法，其特征在 于，本發(fā)明亦可用于樓宇、建筑等因火災而產(chǎn)生的煙霧的監(jiān)測，只要能獲取被監(jiān)測點的可視 視頻，即可在煙霧產(chǎn)生時進行自動監(jiān)測和報警。
【文檔編號】H04N7/18GK105915840SQ201610208929
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年4月5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