[发明专利]一种基于无人机的雾霾扩散监控系统

说明书

本发明属于雾霾监测技术领域，公开了一种基于无人机的雾霾扩散监控系统，所述基于无人机的雾霾扩散监控系统包括：视频采集模块、雾霾监测模块、单片机控制模块、无线通信模块、雾霾图像分析模块、扩散路径绘制模块、数据存储模块、报警模块。本发明通过雾霾图像分析模块可以对雾霾图像进行细化分析，获取雾霾准确的数据信息，通过扩散路径绘制模块可以绘制出雾霾的扩散路径，有利于对雾霾扩散进行及时防护；通过报警器可以及时对雾霾监测异常数据进行报警，有利于做好及时防护措施。

技术领域

本发明属于雾霾监测技术领域，尤其涉及一种基于无人机的雾霾扩散监控系统。

背景技术

雾霾，是雾和霾的组合词。雾霾常见于城市。中国不少地区将雾并入霾一起作为灾害性天气现象进行预警预报，统称为“雾霾天气”。雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物(PM 2.5)，一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气等影响，极易出现大范围的雾霾。然而，现有的雾霾扩散监控获取的数据不准确，不能判断扩散路径；同时如果雾霾严重不能及时发出报警。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有的雾霾扩散监控获取的数据不准确，不能判断扩散路径；同时如果雾霾严重不能及时发出报警。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于无人机的雾霾扩散监控系统。

本发明是这样实现的，一种基于无人机的雾霾扩散监控系统包括：

视频采集模块，与单片机控制模块连接，用于通过摄像头采集雾霾视频图像；

所述视频采集模块对图像以当前视觉注意焦点为原点进行极坐标变换，在极坐标空间里进行搜索；

设P表示极坐标边界图中所有像素的集合，L＝{0,1}为极坐标边界图中每个像素可能标记的集合；

在概率边界图上寻求从集合P到集合L的标号函数，该标号函数满足如下能量方程：

式中，δ(l_p,l_q)为Kronecker符号，U_p(l_p)为能量函数数据项；

焦点的位置由Itti视觉注意模型获得，以该焦点为坐标原点，对概率边界图进行极坐标变换，得到极坐标概率边界图，根据上述公式得到最优边界，对最优边界进行逆极坐标变换，得到一封闭区域，即当前焦点区域；

焦点区域A_i,A_j，ρ(A_i,A_j)为焦点区域A_i,A_j之间基于Bhattacharyya系数的相似性度量，设H_i,H_j分别为A_i,A_j区域的规范化直方图，则二区域之间的Bhattacharyya系数为：

式中，p_u表示直方图H_i的第u维特征，q_u表示直方图H_j的第u维特征；

Bhattacharyya系数实际上等于计算单位向量与之间的余弦距离；

设焦点区域A_i,A_j相互交叉，且A_i∩A_j＝S，若则将A_i,A_j直接合并；若则不能合并，且将S从A_i,A_j中的任一方去除；