[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法及設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110326246.8
• 申請(qǐng)日: 2021-03-26
• 公開（公告）號(hào): CN113111737A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡仁偉;朱海榮;顧鵬笠;孫興;汪寒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州鴻泉物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 盛明星

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

獲取攝像頭拍攝車輛的視頻流；

將所述視頻流中的視頻幀輸入到目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)路中得到車輛位置；

基于所述車輛位置在所述視頻幀中確定黑煙待檢測(cè)區(qū)域的黑煙位置信息；

基于所述視頻幀中黑煙位置的灰度值與背景參照?qǐng)D確定黑煙的相對(duì)灰度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法，其特征在于，

所述攝像頭設(shè)置為朝向車輛行駛的方向，用于拍攝車輛的后車牌和排氣口；

所述攝像頭設(shè)置為預(yù)設(shè)角度，用于拍攝預(yù)設(shè)距離內(nèi)的車輛。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法，其特征在于，

所述將所述視頻流中的視頻幀輸入到目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)路中得到車輛位置包括：

當(dāng)終端上電后，通過設(shè)備中存儲(chǔ)的配置文件，調(diào)用指定的攝像頭獲取視頻流；

將視頻流的視頻幀送入到車輛位置識(shí)別模塊和背景建立模塊；

通過目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)場(chǎng)景下的車輛進(jìn)行識(shí)別，得到車輛信息；所述車輛信息包括：車輛類別、車輛位置信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法，其特征在于，所述通過目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)場(chǎng)景下的車輛進(jìn)行識(shí)別，得到車輛信息；所述車輛信息包括：車輛類別、車輛位置信息包括：

基于車輛位置信息通過目標(biāo)框的左上角x坐標(biāo)重新往左擴(kuò)充2/3車身寬度；

目標(biāo)框的右下角y坐標(biāo)向下擴(kuò)充1/3車身高度；

將目標(biāo)框的左上角y坐標(biāo)向下移動(dòng)1/3車身高度；

將所述視頻幀位于所述目標(biāo)框內(nèi)的區(qū)域確定為新的檢測(cè)區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法，其特征在于，所述背景參照?qǐng)D是將當(dāng)前視頻幀輸入到背景模型中得到的；所述背景模型是基于傳入的所有視頻幀，通過混合高斯分布模型，調(diào)節(jié)history參數(shù)和varThreshold參數(shù)建立的背景模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于所述車輛位置在所述視頻幀中確定黑煙待檢測(cè)區(qū)域的黑煙位置信息包括：

基于所述新的檢測(cè)區(qū)域截取圖像幀和背景參照?qǐng)D，得到第一截圖、第二截圖；

對(duì)所述第一截圖、所述第二截圖進(jìn)行去噪處理，得到第一平滑截圖、第二平滑截圖；

將所述第一平滑截圖、所述第二平滑截圖經(jīng)過灰度化后運(yùn)用橫向統(tǒng)計(jì)像素值的方法，對(duì)比兩個(gè)截圖像素變化趨勢(shì)和圖片亮度突變程度的相似度；

當(dāng)變化的斜率大于閾值，判斷此時(shí)是有規(guī)則的陰影；當(dāng)變化的斜率小于閾值，且變化趨勢(shì)超過閾值，判斷此時(shí)有黑煙，且從滿足條件開始到滿足條件結(jié)束即為y軸的黑煙區(qū)域，確定黑煙位置信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于所述視頻幀中黑煙位置的灰度值與背景參照?qǐng)D確定黑煙的相對(duì)灰度包括：

分別確定黑煙位置在所述第一平滑截圖、所述第二平滑截圖上的第一平均灰度和第二平均灰度；

利用第二平均灰度作為參照得到所述第一平均灰度的相對(duì)灰度值；

在所述相對(duì)灰度的林格曼黑度大于預(yù)設(shè)值的條件下，保留當(dāng)前時(shí)間戳的圖片幀，并本地存儲(chǔ)所述視頻幀前后各預(yù)設(shè)時(shí)長的視頻，將所述視頻幀、所述視頻以及地理位置信息同時(shí)上傳服務(wù)器。

8.一種基于深度學(xué)習(xí)的黑煙黑度檢測(cè)設(shè)備，其特征在于，包括：攝像頭、終端以及服務(wù)器；

所述攝像頭設(shè)置于龍門架上，用于拍攝車輛；

所述終端用于：獲取攝像頭拍攝車輛的視頻流；將所述視頻流中的視頻幀輸入到目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)路中得到車輛位置；基于所述車輛位置在所述視頻幀中確定黑煙待檢測(cè)區(qū)域的黑煙位置信息；基于所述視頻幀中黑煙位置的灰度值與背景參照?qǐng)D確定黑煙的相對(duì)灰度；

所述服務(wù)器用于接收所述終端在所述相對(duì)灰度的林格曼黑度大于預(yù)設(shè)值的條件下上傳到服務(wù)器的視頻幀、視頻以及地理位置信息；所述視頻為所述視頻幀前后各預(yù)設(shè)時(shí)長的視頻。