[发明专利]基于数据识别的工地粉尘控制数据处理方法

权利要求书

1.一种基于数据识别的工地粉尘控制数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤；

步骤S1：采集施工现场的RGB图像，对RGB图像进行处理得到光照图像和粉尘图像；对施工现场采集到的RGB图像P进行拆分，得到反射分量图像S、光照图像G，并利用反射分量图像S得到粉尘图像F，其具体方法步骤如下：

1）搭建卷积神经网络，该卷积神经网络为RetinexNet网络的前半部分，用于将图像P拆分为反射分量图像S和光照图像G，且满足P=S·G，S为物体本身性质决定的恒定部分，G为图像中受外界光照影响的部分，为光照图像；

2）进入训练阶段，输入两个图片对，分别经过两个权值共享的Encoder-Decoder结构，得到每张图片对应的反射分量图像S和光照图像G；

3）利用梯度下降法更新网络的参数，完成训练，在使用过程中，仅需要选择一个分支，将施工场地采集到的RGB图像送入神经网络，得到反射分量图像S和光照图像G；

其中，粉尘图像F通过对连续帧图像的反射分量图像S进行分析获得，利用背景建模的方法得到图像S的背景图，用采集到的初始帧f与背景图做差得到差值图，利用最大类间方差法获得阈值，进一步作阈值化操作得到图像，图像前景区域为运动物体，包括粉尘和其他运动物体，具体的判断方法如下：

a）获得图像中所有连通域的中心点坐标，进一步按照同样的处理方法获得下一帧图像反射分量图像S对应的，获得图像中所有连通域的中心点坐标，利用相邻帧图像的，各中心点坐标之间的距离进行连通域的匹配，距离最近的两个连通域为同一运动物体；

b）判断同一运动物体在前后帧图像中连通域形状的变化ΔX，获得前后帧两个连通域的Hu不变矩特征，记为Hu₁，Hu₂，其中，Hu不变矩可以反映连通域的几何特征，具有旋转平移不变性，一个连通域的Hu不变矩为1行7列的向量，则连通域形状变化ΔX的计算方法为：

c）设定连通域形状变化阈值ΔX₀，当检测到前后帧中同一运动物体的两个连通域的形状变化超过该阈值时，认为该运动物体为粉尘，否则为其他运动物体，将其他运动物体的连通域删除后得到初始帧图像中的粉尘区域图像，记为，在图像中，有粉尘区域的像素值为1，其他区域的像素值为0，将图像与初始帧f的差值图相乘，得到初始帧RGB图像的粉尘图像F，在粉尘图像F中，无粉尘的区域像素值为0，有粉尘的区域的像素值代表粉尘污染的严重程度；

d）形状变化阈值ΔX₀为经验阈值，由施工场地对粉尘控制的要求决定，取值为ΔX₀=1，至此，得到每一帧RGB图像中的粉尘图像F和光照图像G；

步骤S2：对连续帧的粉尘图像进行分析，并借助深度图像得到粉尘源的位置信息；

步骤S3：启动抑尘装置，利用粉尘光照关联特征实时监测粉尘的变化；

步骤S4：根据步骤S3的监测结果，对抑尘装置的转速和方向进行实时反馈调节，保障抑尘效果。

2.根据权利要求1所述的基于数据识别的工地粉尘控制数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2用于对获得的粉尘图像进行分析，获得发生粉尘的源头，首先判断施工场地的粉尘量，当粉尘图像F中的灰度值之和超出阈值g_F时，认为粉尘量超出指标，此时需要启动抑尘装置，执行步骤S2获得粉尘源，g_F取值为，W，H为粉尘图像F的尺寸信息，对步骤S1获得的连续帧粉尘图像F进行分析，利用光流法获得粉尘的运动向量，运动向量包括速度大小和速度方向，根据粉尘的运动为从粉尘源开始朝着远离粉尘源的方向运动的规律，将粉尘图像中所有速度向量的反方向延长，各延长线汇聚的点设定为粉尘源头，并用多粉尘源头的平均坐标作为最终的粉尘源头，将其坐标值记为（x₀，y₀），采用深度相机获得深度图像，继而获得粉尘源头（x₀，y₀）的深度信息，得到粉尘源头在世界坐标的三维坐标（x₀，y₀，h₀），监控相机的位姿固定，且抑尘装置的位置已知，进而获得粉尘源头与抑尘装置的相对位置。