(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211290349.4 (22)申请日 2022.10.21 (71)申请人 山东省生态 环境监测中心 地址 250014 山东省济南市历下区经十路 3377号 申请人 北京中科三清 环境技术有限公司 (72)发明人 曲凯　张淼　周洁　张翼翔　 马君秀　刘华清　马振国　 (74)专利代理 机构 北京绘聚高科知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11832 专利代理师 张春慧 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/62(2022.01)G06V 10/56(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/22(2022.01) (54)发明名称 一种大气环境污染源污染程度评估方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种大气环境污染源污染程 度评估方法及系统， 涉及图像处理技术领域。 获 得污染监测数据。 获得多张污染监测图像。 通过 多次将多张污染监测图像， 输入污染检测 网络， 判断是否 出现污染情况突然变化。 若出现污染情 况突然变化， 记录变化时间。 基于多张污染监测 图像， 得到污染信息。 基于污染监测数据、 污染信 息和变化时间， 通过污染检测网络得到污染程 度。 实时监测结合普通监测数据进行评估。 先检 测烟雾突变， 判断是否控制废气排放。 用相邻两 张图像中的运动情况判断监测到的是否为烟雾。 分别计算污染监测图像的局部污染情况。 将突变 时间长度作为神经网络其中一个输入得到整体 污染程度。 结合局部和整体， 更加准确的得到评 估的污染程度。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 115359431 A 2022.11.18 CN 115359431 A 1.一种大气环境污染源污染程度评估方法， 其特 征在于， 包括： 获得污染监测数据； 所述污染监测数据为固定时间 间隔测量得到的污染数据； 获得多张污染监测图像； 所述污染监测图像为监控设备所拍摄的污染源排放废气的图 像； 将多张污染监测图像输入污染情况突变 检测网络， 判断是否出现污染情况突然变化； 若出现污染情况突然变化， 标记变化信息， 记录变化时间； 基于多张污染监测图像， 得到 污染信息； 所述污染信息包括污染范围值和污染程度值； 基于所述污染监测数据、 污染信息和变化时间， 通过污染检测网络， 得到 污染程度。 2.根据权利要求1所述的一种大气环境污染源污染程度评估方法， 其特征在于， 所述将 多张污染监测图像输入污染情况突变 检测网络， 判断是否出现污染情况突然变化， 包括： 获得第一污染监测图像； 所述第一污染监测图像为多张污染监测图像中的图像； 获得第二污染监测图像； 所述第 二污染监测图像为多 张污染监测图像中距离第 一污染 监测图像的时间 间隔最短且监测时间点在第一污染监测图像之后的图像； 将所述第一污染监测图像和第二污染监测图像， 分别输入污染情况突变检测网络， 得 到第一污染特征图和第二污染特征图； 第一污染特征图对应第一污染监测图像； 第二污染 特征图对应第二污染监测图像； 基于所述第 一污染监测图像和第 二污染监测图像， 将所述第 一污染特征图和第 二污染 特征图进行比较， 判断是否出现污染情况突然变化。 3.根据权利要求2所述的一种大气环境污染源污染程度评估方法， 其特征在于， 所述基 于所述第一污染监测图像和第二污染监测图像， 将所述第一污染特征图和 第二污染特征图 进行比较， 判断是否出现污染情况突然变化， 包括： 基于所述第 一污染监测图像、 第 一污染特征图和第 二污染特征图， 得到第 一烟雾区域； 所述第一烟雾区域表示烟雾在第一污染监测图像中的位置； 基于所述第 二污染监测图像、 第 一污染特征图和第 二污染特征图， 得到第 二烟雾区域； 所述第二烟雾区域表示烟雾在第二污染监测图像中的位置； 基于所述第 一污染监测图像、 第 二污染监测图像、 第 一烟雾区域和第 二烟雾区域， 得到 废气排放差值； 所述废气排放差值表示第一污染监测图像和 第二污染监测图像中排放气 体 的相差程度； 若废气排 放差值大于 污染变化阈值， 出现污染情况突然变化； 若废气排 放差值小于或等于 污染变化阈值， 未 出现污染情况突然变化。 4.根据权利要求3所述的一种大气环境污染源污染程度评估方法， 其特征在于， 所述基 于所述第一污染监测图像、 第二污染监测图像、 第一烟雾区域和第二烟雾区域得到第一烟 雾区域， 包括： 获得背景 灰度图像； 所述背景 灰度图像表示 监控设备没有烟雾时的灰度图像； 将所述第一污染监测图像， 进行 灰度化， 得到第一污染灰度图像； 将第一污染灰度图像中的值减去 背景灰度图像中的值， 得到第一污染灰度差图像； 将第一污染灰度差图像中小于灰度阈值的值设为0， 得到第一灰度烟雾图像； 基于第一灰度烟雾图像、 第 一污染监测图像、 第 一污染特征图和第二污染特征图， 确认 第一灰度烟雾图像是否存在 烟雾区域；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115359431 A 2若第一灰度烟雾 图像存在烟雾区域， 将第一灰度烟雾 图像中大于0的区域作为第一烟 雾区域。 5.根据权利要求4所述的一种大气环境污染源污染程度评估方法， 其特征在于， 所述基 于第一灰度烟雾图像、 第一污染监测图像、 第一污染特征图和 第二污染特征图， 确认第一灰 度烟雾图像是否存在 烟雾区域， 包括： 获得第一污染特征区域； 所述第 一污染特征区域为第 一灰度烟雾图像的边界在第 一污 染特征图中对应的位置； 获得多个污染特征向量； 所述污染特征向量表示第 一污染特征图中第 一污染特征区域 所在位置的特 征向量； 获得第一污染特征向量； 所述第 一污染特征向量为多个污染特征向量中其中一个污染 特征向量； 获得多个周围污染特征向量； 所述周围污染特征向量表示以第 一污染特征向量为中心 周围8个位置中的污染特 征向量； 将第一污染特 征向量和多个周围污染特 征向量， 求取平均值， 得到融合特 征向量； 基于第二污染特征图、 第一污染特征向量和融合特征向量， 确认第一灰度烟雾 图像是 否存在烟雾区域。 6.根据权利要求5所述的一种大气环境污染源污染程度评估方法， 其特征在于， 所述基 于第二污染特征图、 第一污染特征向量和融合特征向量， 确认第一灰度烟雾图像是否存在 烟雾区域， 包括： 获得第二污染特征向量； 所述第 二污染特征向量为第 二污染特征图中第 一污染特征向 量对应位置的特 征向量； 获得多个检测周围污染特征向量； 所述检测周围污染特征向量为第 二污染特征向量为 中心且不属于烟雾区域的向量； 将第一污染特征向量与检测周围污染特征向量相减， 得到周围差向量； 多个检测周围 污染特征向量对应得到多个周围差向量； 一个周围差向量对应一个检测周围污染特征向 量； 每个周围差向量中有多个向量值； 针对每个周围差向量， 求取周围差向量中每个向量值 的平方， 获得平方值， 多个 向量值对应获得多个平方值； 对多个平方值进行求和， 得到求和 平方值； 求取求和平方值的算数平方根， 以算数平方根作为周围差值； 每个周围差向量对应 获得一个周围差值， 多个周围差向量对应获得多个周围差值； 若周围差值小于周围差阈值， 确认第一灰度烟雾图像存在 烟雾区域。 7.根据权利要求3所述的一种大气环境污染源污染程度评估方法， 其特征在于， 所述基 于所述第一污染监测图像、 第二污染监测图像、 第一烟雾区域和第二烟雾区域， 得到废气排 放差值， 包括： 将所述第一烟雾区域和第二烟雾区域进行合并， 得到合并烟雾区域； 所述合并烟雾区 域表示同时含有第一污染区域和第二污染区域的区域； 将第一污染监测图像中合并烟雾区域外的RGB值设为0， 得到第一背景污染图像； 将第二污染监测图像中合并烟雾区域外的RGB值设为0， 得到第二背景污染图像； 将第一背景污染图像， 转 化为HSV， 得到第一HSV背景污染图像； 将第二背景污染图像， 转 化为HSV， 得到第二HSV背景污染图像；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115359431 A 3