[發明專利]一種基于圖像識別的智能環境監控系統與方法

有效

• 申請號: 201711296952.2
• 申請日: 2017-12-08
• 公開（公告）號: CN108133178B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 蒲勇;游傳遠;李勇
• 申請（專利權）人: 重慶廣睿達科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 尹麗云

本發明提供一種基于圖像識別的智能環境監控系統，包括：圖像采集單元，用于采集環境監測區域內的圖像；任務派發單元，用于對圖像采集單元進行任務派發；圖像預處理單元，用于對采集的圖像進行預處理，并根據任務對處理后的圖像進行篩選；圖像分析單元，用于根據深度神經網絡對篩選后的圖像進行識別；處置與應急單元，用于根據圖像分析單元的識別結果與預設的應急方案進行匹配，生成匹配結果并輸出；本發明可以利用現有的圖像采集系統，對圖像進行預處理與篩選，無需采用大規模的鋪設特殊傳感器，不僅可以降低成本，還可以實現智能化的高效的環境監控系統，能夠更加密集和精確的對環境相關問題進行反饋，給環保工作提供有力的工具和解決方案。

技術領域

本發明涉及環境檢測領域，尤其涉及一種基于圖像識別的智能環境監控系統與方法。

背景技術

隨著經濟的增長，自然界儲存的資源被廣泛地開發和利用。由于人口密集的大城市和工礦區的建立，使大量化學物質進入環境，超過了大自然的自凈能力，在環境中不斷積累，產生了危及人類生存的公害。為了尋求環境質量變化的原因，必須先從污染物的性質、來源、含量及其分布狀態的分析開始。但是，判斷環境質量的好壞，僅對單個污染物短時間的樣品分析是不夠的，必須有代表環境質量的各種標志的數據，即各種污染物在一定范圍的長時間的污染數據，才能對環境質量作出確切地評價。

目前，對環境進行監控，一般都是采用特殊傳感器(例如顆粒物檢測器)或者人工采集樣本進行評判(例如人工抽查工地揚塵污染)，這些監測方法普遍都需要部署大量的特殊傳感器，一方面成本較高，另一方面往往施工困難，而通過人工監控的方式效率非常低，并且受限于操作者的經驗，會由于人為因素導致監控結果不夠準確。因此，需要一種新的技術手段，能夠在提高環境監測的效率，能夠更加密集和精確的對環境相關問題進行反饋。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明提供一種基于圖像識別的智能環境監控系統與方法，以解決上述技術問題。

本發明提供基于圖像識別的智能環境監控系統，包括：

圖像采集單元，用于采集環境監測區域內的圖像；

任務派發單元，用于對圖像采集單元進行任務派發；

圖像預處理單元，分別與圖像處理單元和任務派發單元連接，用于對采集的圖像進行預處理，并根據任務對處理后的圖像進行篩選；

圖像分析單元，與圖像預處理單元連接，用于根據深度神經網絡對篩選后的圖像進行識別；

處置與應急單元，與圖像分析單元連接，用于根據圖像分析單元的識別結果與預設的應急方案進行匹配，生成匹配結果并輸出。

進一步，所述圖像分析單元根據任務派發單元派發的不同任務，通過不同的深度神經網絡進行圖像識別，所述不同的深度神經網絡包括卷積神經網絡分類模型和回歸模型。

進一步，所述任務包括定性檢測任務和定量檢測任務，所述定性檢測任務通過卷積神經網絡分類模型進行識別，所述定量檢測任務通過卷積神經網絡分類模型和回歸模型共同識別。

進一步，還包括服務器，所述圖像分析單元與服務器連接，所述服務器為云端服務器，所述圖像采集單元包括多個設置于環境監測區域內的圖像采集器，所述圖像采集器為攝像頭，所述任務派發單元根據任務控制攝像頭采集不同的圖像，所述圖像預處理單元根據服務器的負載將篩選后的圖像按照任務進行分類，并將分類后的圖像發送云端服務器的不同節點。

相應地，本發明還提供一種基于圖像識別的智能環境監控方法，包括：

采集環境監測區域內的圖像；

對圖像采集單元進行任務派發；

圖對采集的圖像進行預處理，并根據任務對處理后的圖像進行篩選；

根據深度神經網絡對篩選后的圖像進行識別；