[发明专利]联合视觉探测与浓度传感的建筑环境突发污染源辨识方法

权利要求书

1.一种建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：在建筑环境突发污染源定位中引入计算机视觉，通过人为释放污染动作的即时辨识，为后续应急处置措施的开展争取时间；采用结合逆马尔科夫链与贝叶斯推理的室内突发污染源快速识别方法；利用视觉技术识别人为释放污染动作并联合浓度传感快速寻找污染源。

2.根据权利要求1所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

采用OpenPose实时多人姿态估计开源库及LSTM神经网络实现人为释放污染动作识别；

其中，LSTM的输出由记忆单元和输出门联合计算如下：

h_t＝o_t×tanh(c_t)

式中，为t时刻的候选状态；W_c为候选状态的权重矩阵；b_c为候选状态的偏置；h_t为t时刻的最终输出；x_t为LSTM的输入包括当前时刻的网络输入；h_t-1为上一时刻LSTM的输出；c_t-1为上一时刻的记忆单元；h_t为当前时刻的输出；c_t为当前时刻的记忆单元；O_t为t时刻的输出门。

3.根据权利要求1所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

视觉识别人为释放污染动作时，先对该动作进行定义；采用姿态估计OpenPose提取视觉传感器拍摄图像帧中的多人骨架关键点，结合最近邻匹配算法在持续的监控流中生成目标人体动作序列；动作序列为具备时序关系的连续2D骨架关键点，每帧提取的骨架信息作为一个时间步长。

4.根据权利要求3所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

在动作序列上通过滑窗选取原始骨架关键点特征，经过坐标归一化、绝对坐标转相对坐标从而转化为鲁棒性特征并输入到构建的LSTM分类网络中，通过Softmax分类器判断典型的人为污染释放动作并将其与正常活动所表现的动作与状态进行区分。

5.根据权利要求4所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

所述典型的人为污染释放动作为：蹲→释放滤毒罐→起身→跑。

6.根据权利要求2所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

LSTM分类网络采用经过裁剪的人为污染释放动作数据集进行训练，数据集存在角度、远近、背景、分辨率的差异，将训练好的网络参数迁移到在线动作识别算法。

7.根据权利要求1所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

视觉辨识不明确或失效时，依据浓度传感数据判定污染源位置。

8.根据权利要求7所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

针对障碍物或人员遮挡导致的视觉检测图像部分信息不明确的情况，一旦任意传感器的浓度超限，则可立即判定存在人为污染释放，检测到的污染释放动作发生位置即为污染源所在位置。

9.根据权利要求7所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

针对视觉传感器未探测到污染释放动作的图像信息的情况，借助以浓度传感数据为输入的源辨识模型定位污染源。

10.根据权利要求9所述的建筑环境突发污染源辨识方法，其特征在于：

启动逆马尔科夫链结合贝叶斯推理的污染源反演模型以判定污染源位置。