[發明專利]一種基于霧天圖像的PM2.5估計方法

有效

• 申請號: 201611270437.2
• 申請日: 2016-12-31
• 公開（公告）號: CN106779054B
• 公開（公告）日: 2018-05-29
• 發明（設計）人: 康宇;趙振怡;李澤瑞;曹洋;朱蓉蓉
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

本發明涉及一種基于霧天圖像的PM2.5估計方法，根據已有的霧天圖像大氣散射模型，利用卷積神經網絡，將其中的透射率提取出來；利用多尺度深度網絡估計圖像深度；利用以上的透射率與深度信息，求得與PM2.5及空氣質量直接相關的大氣散射系數β；最后再利用數據挖掘的相關算法確定β與PM2.5的關系。通過以上步驟，實現了通過單一的霧天圖片對其場景的PM2.5的估計。

技術領域

本發明涉及一種基于霧天圖像的PM2.5估計方法，屬于空氣質量監測領域。

背景技術

隨著我國經濟社會的快速發展，以煤炭為主的能源消耗大幅攀升，機動車保有量急劇增加，我國大部分地區PM2.5污染形勢不容樂觀。據世界衛生組織(WHO)最近發布的全球污染地圖，高達92％的全球人口生活在空氣質量不達標的地區，而中國僅有青藏高原空氣質量達標。同時，PM2.5還會對人體健康造成危害：氣象專家和醫學專家認為，由細顆粒物造成的灰霾天氣對人體健康的危害甚至要比沙塵暴更大。粒徑大于2.5微米以下的細顆粒物會被人體自身的免疫系統阻擋在身體之外，而粒徑在2.5微米以下的細顆粒物被人體吸入后會直接進入支氣管，對呼吸系統和心血管系統造成傷害，包括呼吸道受刺激、咳嗽、呼吸困難、降低肺功能、加重哮喘、導致慢性支氣管炎、心律失常、非致命性的心臟病、心肺病患者的過早死。

我國目前測量PM2.5的方式主要依賴于數量有限的精密設備：即在每個城市設定固定的監測點，在固定的時間段采用物理檢測的方法更新PM2.5數據，這樣的檢測方法不僅成本高，實時性較差，同時也會耗費更多的人力。而且由于設備價格昂貴，一個城市只能布設少數的監測點，無法實現城市全區域的PM2.5檢測。

隨著深度學習技術的發展，尤其是卷積神經網絡在計算機視覺領域的成功運用，使得圖像對PM2.5污染物的測量得以實現。其中，專利《基于無參考圖像清晰度評價的PM2.5濃度檢測儀》(申請號：201410200873.7)提出了利用紅外相機的檢測方法，利用紅外相機拍攝多張不同距離的照片，然后利用紅外線測量技術以及相對距離分析得到圖像深度，最終利用邊緣模糊程度來估測PM2.5。該方法涉及紅外相機，成本較高，不適合大規模的城市PM2.5監測；專利《一種基于深度學習的PM2.5污染物測量方法》(申請號：201410645121.1)通過對霧天圖像的分析獲取PM2.5濃度值，其本質是利用一個神經網絡直接發掘霧天圖像與PM2.5之間的關系。該方法的可實施性較差，原因如下：首先，一張圖片至少有接近萬級的像素點，直接將一張圖像作為輸入，經過卷積神經網絡，不僅容易發生維度災難，其計算量也是無法想象的，在訓練網絡時對GPU的處理能力要求高，而且訓練時間較長；其次，一張圖像包含了大量的信息，因此尋找一張圖像與PM2.5的相關性難度較大，需要設計開發具有較強抗干擾能力的特征提取算法。

發明內容

本發明技術解決問題：克服現有技術的不足，提出一種基于霧天圖像的PM2.5估計方法，該方法首先對圖片先進行特征提取，有效地將多余信息去除，并通過算法求取出與PM2.5直接相關的量，更有針對性，有更高的可施行性。

本發明技術解決方案：一種基于霧天圖像的PM2.5的估計方法，包括步驟如下：

步驟一：利用卷積神經網絡，將霧天圖像中的透射率提取出來；

步驟二：利用多尺度深度網絡估計霧天圖像的深度信息；

步驟三：根據現已知的霧天圖像大氣散射模型，利用步驟一與步驟二中得到的透射率與深度信息，求得與PM2.5及空氣質量直接相關的大氣散射系數β；最后利用數據挖掘方法確定β與PM2.5之間的關系。

所述步驟一中，卷積神經網絡中的各層結構以及具體操作如下：