[發(fā)明專利]人工智能云計(jì)算非應(yīng)用感應(yīng)器的液體氣體污染排放監(jiān)控方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910788600.1
• 申請(qǐng)日: 2019-08-26
• 公開（公告）號(hào): CN110458147A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 伍學(xué)斌;伍學(xué)聰;楊小波;丁萱
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東莞德福得精密五金制品有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G01N21/25
• 代理公司: 44561 東莞合方知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 陳正興<國(guó)際申請(qǐng)>=<國(guó)際公布>=<進(jìn)入

1.人工智能云計(jì)算非應(yīng)用感應(yīng)器的液體氣體污染排放監(jiān)控方法，其特征在于，包括配置有微處理單元的工業(yè)數(shù)碼相機(jī)，該工業(yè)數(shù)碼相機(jī)用來捕獲可能發(fā)生位置的圖像，該工業(yè)數(shù)碼相機(jī)選裝在固定平臺(tái)、軌道移動(dòng)平臺(tái)或飛行平臺(tái)上，尤其是當(dāng)要求是在室外環(huán)境中覆蓋長(zhǎng)距離的和大面積的監(jiān)控，并將工業(yè)數(shù)碼相機(jī)微處理單元與衛(wèi)星定位系統(tǒng)建立連接，以便于工業(yè)數(shù)碼相機(jī)捕獲圖像時(shí)識(shí)別到系統(tǒng)位置，微處理單元將捕獲可能發(fā)生污染排放的圖像以及捕獲到的圖像的位置信息，通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到云端計(jì)算服務(wù)器，再由云服務(wù)器中的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)軟件進(jìn)行分析。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述人工智能云計(jì)算非應(yīng)用感應(yīng)器的液體氣體污染排放監(jiān)控方法，其特征在于，捕獲的圖像會(huì)從工業(yè)數(shù)碼相機(jī)傳遞到微處理單元，微處理單元再將這些圖像傳去有線/無線網(wǎng)絡(luò)通訊器，經(jīng)有線/無線網(wǎng)絡(luò)本地網(wǎng)絡(luò)去到本地路由器/解調(diào)器，本地路由器/解調(diào)器透過互聯(lián)網(wǎng)把圖像傳去云端計(jì)算服務(wù)器，或出于安全考慮，這些圖像檔案也可以透過有線/無線網(wǎng)絡(luò)傳去本地計(jì)算服務(wù)器，所有的云端計(jì)算都在本地計(jì)算器里完成，云端伺服器把圖像傳送去人工智能計(jì)算器，并把有用的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在云端儲(chǔ)存器里。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述人工智能云計(jì)算非應(yīng)用感應(yīng)器的液體氣體污染排放監(jiān)控方法，其特征在于，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)具體地是預(yù)測(cè)建模，主要關(guān)注的是最小化模型的誤差，或令最準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)成為可能，智能機(jī)器學(xué)習(xí)需經(jīng)過一個(gè)訓(xùn)練的步驟，包含大量沒有發(fā)生時(shí)的位置圖像，這些圖像應(yīng)包括監(jiān)測(cè)區(qū)域的圖像，它需要包括特定的氣體和液體污染物；在訓(xùn)練中，來自訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集，抽取75％作為訓(xùn)練樣本，剩下的25％作為測(cè)試樣本用來評(píng)估結(jié)果精度；當(dāng)完成這足夠圖像的訓(xùn)練后，智能機(jī)器學(xué)習(xí)能根據(jù)輸入的新的圖像，預(yù)測(cè)新的可能發(fā)生的，訓(xùn)練步驟可以在將來持續(xù)地進(jìn)行以收集更多的數(shù)據(jù)，這樣模型預(yù)測(cè)缺陷的準(zhǔn)確性也將不斷提高，在對(duì)人工智能機(jī)器進(jìn)行培訓(xùn)后，當(dāng)輸入正在被監(jiān)控區(qū)域的新圖像時(shí)，能夠分析圖像并告知正在受到監(jiān)控的該區(qū)域是否實(shí)際上發(fā)生了，當(dāng)發(fā)生事故時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)通過互聯(lián)網(wǎng)向各方發(fā)出警報(bào)信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述人工智能云計(jì)算非應(yīng)用感應(yīng)器的液體氣體污染排放監(jiān)控方法，其特征在于，圖像處理是處理新圖像的第一步，從輸入新的圖像中，可以指定如何針對(duì)特定污染物進(jìn)行監(jiān)測(cè)，增加對(duì)該化學(xué)品的敏感性，應(yīng)用圖像處理軟件算法來增強(qiáng)特定性以匹配正在尋找的污染物類型，當(dāng)想要識(shí)別特定化學(xué)物質(zhì)的存在時(shí)，在污染物濃度低的時(shí)候，可以使用圖像處理算法來增強(qiáng)圖像中的紅色，圖像處理的數(shù)學(xué)算法可以通過i)加法，或ii)減法來解決，加法算法如下：

彩色圖像是紅綠藍(lán)像素RGB，

Let，

r＝img(：，：，1)是紅色像素值，

g＝img(：，：，2)是綠色像素值，

b＝img(：，：，3)是藍(lán)色像素值，

數(shù)學(xué)算法可以為包括：r+g+b＝灰色分量，青色＝g+b，品紅色＝r+b，黃色＝紅色+綠色，

圖像處理加法數(shù)學(xué)函數(shù)如下：

Let，

extra_red＝max(r-max(b，g)，0)，

新的紅色像素值函數(shù)Fr(r，g，b，k)＝r_mod＝min(r+k*extra_red，1)

％k是額外紅色量的標(biāo)度，

將r_mod應(yīng)用于紅色像素值將達(dá)到預(yù)期的添加效果；

除了添加之外，數(shù)學(xué)算法可以通過減法來解決，當(dāng)想要定位另一種有機(jī)藻類物質(zhì)時(shí)，需要增強(qiáng)圖像中的綠色，通過減法可以縮小非綠色組件，減去額外綠色成分的量數(shù)學(xué)函數(shù)如下，

Let，

extra_green＝max(g-max(r，b)，0)，

新紅色像素值函數(shù)Fr(r，g，b，k)＝r_mod＝max(r-k*extra_green，0)，

新藍(lán)色像素值函數(shù)Fb(r，g，b，k)＝b_mod＝max(b-k*extra_green，0)，

將r_mod應(yīng)用于紅色像素值，b_mod應(yīng)用于藍(lán)色像素值，將達(dá)到預(yù)期的減去效果。