[发明专利]一种大气颗粒物检测方法

权利要求书

1.一种大气颗粒物检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、采集大气颗粒物，并将大气颗粒物附着到滤膜上；

步骤二、获取大气污染颗粒物数字图像，记为采集图像；

步骤三、对采集图像进行预处理，得到预处理图像；

步骤四、对预处理图像进行大气污染颗粒物分割；

步骤五、采用卷积神经网络对分割后的图像进行识别分类。

2.按照权利要求1所述的一种大气颗粒物检测方法，其特征在于：步骤二中所述获取大气污染颗粒物数字图像通过高分辨率扫描电子显微镜获取。

3.按照权利要求1所述的一种大气颗粒物检测方法，其特征在于：步骤三中所述对采集图像进行预处理包括对采集图像进行灰度化和基于滤波的去噪处理，并进行自适应阈值化处理得到二值图像；二值图像和源图像做与操作，处理后的图像保存为合并图像。

4.按照权利要求1所述的一种大气颗粒物检测方法，其特征在于：步骤四中所述对预处理图像进行大气污染颗粒物分割的具体过程为：对大气污染颗粒物预处理图像进行canny边缘检测得到大气污染颗粒物边缘检测图像；对边缘检测图像进行轮廓检测，得到所有大气污染颗粒物的轮廓信息。

5.按照权利要求1所述的一种大气颗粒物检测方法，其特征在于：步骤五中所述卷积神经网络包括选取Relu函数作为隐藏层激励函数，选取softmax函数作为最后输出层的激励函数；神经网络优化策略为Adam优化器；选择四个卷积层，每一层的卷积核从前向后依次为3×3×8、5×5×16、3×3×32、3×3×32，卷积层的输出作为全神经层的输入，建立的大气颗粒物形状特征识别与分类卷积神经网络模型。