本發(fā)明涉及綠色施工管理和城市環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
：建筑施工現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)生的揚(yáng)塵是導(dǎo)致建筑工人罹患職業(yè)病和城市空氣污染的重要原因之一。目前，施工揚(yáng)塵污染監(jiān)測(cè)仍然依靠人工巡查進(jìn)行目視監(jiān)測(cè)，由于監(jiān)測(cè)人員的目視范圍和精力有限，導(dǎo)致施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)的效果不佳。因此，在施工揚(yáng)塵污染監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，亟需一種智能化、自動(dòng)化的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)和影響范圍的預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。同時(shí)，基于無(wú)人機(jī)采集圖像的圖像處理技術(shù)已經(jīng)在森林防護(hù)及監(jiān)控領(lǐng)域、植被識(shí)別領(lǐng)域等得到應(yīng)用。基于無(wú)人機(jī)采集圖像的圖像識(shí)別技術(shù)在森林病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警和植被識(shí)別問(wèn)題應(yīng)用的可能性已經(jīng)得到證實(shí)。另一方面，OpenCV作為一種免費(fèi)的跨平臺(tái)的開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，為本研究的開(kāi)展提供了圖像處理的程序編制平臺(tái)。此外，無(wú)人機(jī)的商用化進(jìn)程不斷加快，相關(guān)公司研發(fā)了一系列四軸、八軸等的旋翼航拍飛行器，搭載了4K超高清攝像頭和視覺(jué)感應(yīng)系統(tǒng)，能夠高效率地完成本研究所需要的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像的采集工作。加之，相關(guān)設(shè)備的平民化價(jià)格，為本研究的進(jìn)行提供了方便。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明克服了傳統(tǒng)人工監(jiān)測(cè)污染源效率偏低、范圍有限的不足，提供了一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，旨在自動(dòng)監(jiān)測(cè)施工區(qū)域內(nèi)存在的揚(yáng)塵污染源，及早發(fā)現(xiàn)并防止揚(yáng)塵的持續(xù)擴(kuò)散，可視化展現(xiàn)污染源分布情況及影響范圍。為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括航空拍攝系統(tǒng)和地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)；所述航空拍攝系統(tǒng)包括航拍旋翼飛行器和移動(dòng)設(shè)備及操控端；所述航拍旋翼飛行器用于采集需進(jìn)行施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的圖像；所述移動(dòng)設(shè)備及操控端與航拍旋翼飛行器之間采用無(wú)線方式進(jìn)行信息傳輸，用于控制航拍旋翼飛行器進(jìn)行施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像的采集；所述地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)包括圖像處理單元和用戶端；所述圖像處理單元用于無(wú)人機(jī)采集圖像中質(zhì)量合格圖像的初步篩選、畸變校正、平滑處理和圖像污染源RGB顏色特征增強(qiáng)處理、施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像的邊緣檢測(cè)、監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)污染源存在性的判斷及復(fù)核、監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)疑似施工揚(yáng)塵污染源的特征提取、標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源RGB顏色特征值提取、監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)疑似施工揚(yáng)塵污染源的特征比對(duì)、揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域完整圖像的拼接、施工揚(yáng)塵污染源分布分析和影響范圍預(yù)測(cè)；所述用戶端用于施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域采集圖像處理結(jié)果的顯示，包括拼接后的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的完整圖像、施工揚(yáng)塵污染源分布圖及影響范圍預(yù)測(cè)圖。進(jìn)一步地，所述圖像處理單元包括圖像預(yù)處理模塊、圖像邊緣檢測(cè)模塊、污染源存在性判斷及復(fù)核模塊、污染源特征提取模塊、污染源特征比對(duì)模塊、污染源圖像拼接模塊、污染源分布分析模塊、污染源影響范圍預(yù)測(cè)模塊；所述圖像預(yù)處理模塊用于無(wú)人機(jī)采集圖像中質(zhì)量合格圖像的初步篩選、畸變校正、平滑處理和特征增強(qiáng)處理，提高無(wú)人機(jī)采集圖像的質(zhì)量、減少圖像中除施工揚(yáng)塵污染源外物體對(duì)圖像處理過(guò)程的影響、增強(qiáng)圖像中主要施工揚(yáng)塵污染源圖像色彩的飽和度；所述圖像邊緣檢測(cè)模塊用于預(yù)處理完成后的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像中區(qū)域的邊緣提取，實(shí)現(xiàn)污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像中類似區(qū)域的合并，提高施工揚(yáng)塵污染源區(qū)域識(shí)別的效率；所述污染源存在性判斷及復(fù)核模塊用于初步判斷無(wú)人機(jī)采集圖像中是否存在施工揚(yáng)塵污染源，對(duì)預(yù)處理完成后的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的航拍圖像使用HSV顏色識(shí)別方法檢測(cè)出符合標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源圖像HSV顏色特征值區(qū)間內(nèi)的區(qū)域圖像，并進(jìn)行人工復(fù)核；所述污染源特征提取模塊用于提取預(yù)處理完成后的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像的RGB顏色特征值和標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值，為施工揚(yáng)塵污染源的RGB圖像顏色特征的比對(duì)提供標(biāo)準(zhǔn)RGB顏色特征值；所述污染源特征比對(duì)模塊用于圖像提取模塊中提取的疑似施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值與預(yù)先采集的標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值的比對(duì)，并根據(jù)圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果計(jì)算比對(duì)出的施工揚(yáng)塵污染源區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)目，從而確定施工揚(yáng)塵污染源的種類、面積；所述污染源圖像拼接模塊用于施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像的拼接，從而生成施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的完整圖像，并為施工揚(yáng)塵污染源分布分析與影響范圍預(yù)測(cè)提供可視化平臺(tái)；所述污染源分布分析模塊用于揚(yáng)塵污染源分布情況的分析和可視化展示，自動(dòng)生成監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)揚(yáng)塵污染源分布圖；所述污染源影響范圍預(yù)測(cè)模塊用于污染源影響范圍的預(yù)測(cè)及可視化展示，自動(dòng)生成揚(yáng)塵污染源影響范圍預(yù)測(cè)圖。進(jìn)一步地，所述地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)與所述移動(dòng)設(shè)備及操控端之間能夠通過(guò)無(wú)線方式連接，將所述地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)的處理結(jié)果發(fā)送給所述移動(dòng)設(shè)備及操控端顯示；所述地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)采用電腦實(shí)現(xiàn)，所述用戶端為電腦顯示器；所述移動(dòng)設(shè)備及操控端采用智能手機(jī)或平板電腦作為控制終端?；谏鲜鱿到y(tǒng)，本發(fā)明還提出了一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法，包括依次執(zhí)行的無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃方法及圖像采集方法、施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)識(shí)別及定位方法、施工揚(yáng)塵污染源分布分析方法、施工揚(yáng)塵污染源影響范圍預(yù)測(cè)方法。進(jìn)一步地，所述無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃方法包括：根據(jù)施工場(chǎng)地的特點(diǎn)和限制性條件，使用網(wǎng)格化分割方法劃分施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)區(qū)域，并依據(jù)網(wǎng)格劃分結(jié)果設(shè)置無(wú)人機(jī)的航跡點(diǎn)、飛行高度、速度以及飛行路線；所述圖像采集方法包括：依據(jù)網(wǎng)格和采樣目標(biāo)的種類設(shè)置無(wú)人機(jī)的圖像采集、確定圖像采集方式、確定網(wǎng)格中各位置采集圖像時(shí)所采用的拍攝視角，視角可選擇俯拍或鳥(niǎo)瞰，或兩者兼具。進(jìn)一步地，所述網(wǎng)格化分割方法是將施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分為若干全等的正方形網(wǎng)格，且保證網(wǎng)格能夠完全覆蓋施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域，并依據(jù)網(wǎng)格邊長(zhǎng)計(jì)算正方形網(wǎng)格的數(shù)目，同時(shí)確定網(wǎng)格在監(jiān)測(cè)區(qū)域中的具體位置。進(jìn)一步地，所述施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)識(shí)別及定位方法是對(duì)無(wú)人機(jī)采集的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的俯拍圖像作以下處理：(1)圖像的預(yù)處理：a.進(jìn)行無(wú)人機(jī)采集的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像的初步篩選，通過(guò)導(dǎo)入預(yù)先設(shè)定的圖像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，自動(dòng)完成施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域無(wú)人機(jī)采集圖像中質(zhì)量合格圖像的選定，根據(jù)需要考慮重新采集圖像的必要性，提高圖像處理的效率和效果；b.進(jìn)行選定圖像的畸變校正，減少無(wú)人機(jī)施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像采集時(shí)因無(wú)人機(jī)及相機(jī)原因造成的圖像失真；c.進(jìn)行選定圖像的平滑處理，減少圖像中除施工揚(yáng)塵污染源外物體對(duì)圖像處理過(guò)程的影響，提高圖像處理效率；d.進(jìn)行選定圖像色彩的飽和度的增強(qiáng)，提高施工揚(yáng)塵污染源RGB顏色特征的提取和比對(duì)的效率；(2)圖像邊緣檢測(cè)：使用Canny邊緣檢測(cè)算法提取施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像中的區(qū)域邊緣，實(shí)現(xiàn)污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像中類似區(qū)域的合并，為污染源種類識(shí)別和面積計(jì)算提供區(qū)域邊緣和區(qū)域內(nèi)連通區(qū)域信息，提高施工揚(yáng)塵污染源區(qū)域識(shí)別的效率；(3)污染源存在性判斷及人工復(fù)核：使用顏色特征識(shí)別方法判斷無(wú)人機(jī)采集圖像中是否存在具有施工揚(yáng)塵污染源HSV顏色特征的區(qū)域，若存在則進(jìn)入圖像的RGB顏色特征提取，若不存在則進(jìn)行人工復(fù)核，并根據(jù)人工復(fù)核結(jié)果判定是否進(jìn)入圖像RGB顏色特征的提取，提高圖像處理的效率；(4)污染源特征提取：在圖像采集前，使用RGB顏色提取器提取標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值，并設(shè)定相應(yīng)R、G、B特征閾值區(qū)間，作為航拍采集圖像RGB顏色特征值比對(duì)的參考區(qū)間；使用顏色直方圖法提取判斷出存在施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值，用于航拍采集圖像RGB顏色特征的比對(duì)；(5)污染源特征比對(duì)：進(jìn)行圖像RGB顏色特征值的比對(duì)，當(dāng)R、G、B三個(gè)值都處于施工揚(yáng)塵污染源參考區(qū)間內(nèi)時(shí)，自動(dòng)識(shí)別施工揚(yáng)塵污染源所在的連通區(qū)域，同時(shí)根據(jù)圖像邊緣檢測(cè)的結(jié)果計(jì)算比對(duì)出的施工揚(yáng)塵污染源區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)目，實(shí)現(xiàn)污染源種類、連通區(qū)域的面積和位置的識(shí)別；(6)污染源圖像拼接：使用特征相關(guān)的圖像拼接算法，將圖像的RGB顏色特征作為相關(guān)特征，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)采集圖像中俯拍圖像的自動(dòng)拼接，生成施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的完整圖像。進(jìn)一步地，所述施工揚(yáng)塵污染源分布分析方法包括：依據(jù)顏色差異確定施工揚(yáng)塵污染源的種類，利用計(jì)算出的施工揚(yáng)塵污染源連通區(qū)域及其像素點(diǎn)的數(shù)目確定面積及位置，并據(jù)此自動(dòng)實(shí)現(xiàn)在拼接后的完整圖像上進(jìn)行污染源分布情況的可視化展示，經(jīng)人工復(fù)核后，最終生成監(jiān)測(cè)區(qū)域范圍內(nèi)的施工揚(yáng)塵污染源分布圖。進(jìn)一步地，所述人工復(fù)核是采用人工目視校驗(yàn)方式完成無(wú)人機(jī)采集圖像中的鳥(niǎo)瞰視角的圖像與自動(dòng)生成的施工揚(yáng)塵污染源分布圖的比對(duì)，確保污染源分布圖和影響范圍預(yù)測(cè)圖的準(zhǔn)確性。進(jìn)一步地，所述施工揚(yáng)塵污染源影響范圍預(yù)測(cè)方法包括：根據(jù)污染源的種類、當(dāng)?shù)貧庀笮畔⒑偷乩硇畔?，預(yù)測(cè)污染源影響的范圍，生成污染源影響范圍預(yù)測(cè)圖。本發(fā)明的有益效果：1、本發(fā)明所述的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)和影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，在無(wú)人機(jī)采集圖像的基礎(chǔ)上，運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行的揚(yáng)塵污染源識(shí)別與分析，克服了傳統(tǒng)人工監(jiān)測(cè)污染源效率偏低、范圍有限的不足，彌補(bǔ)了施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的空白，提高了施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)的效率和效果。2、本發(fā)明所述的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)和影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法提高了施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)的安全性。本發(fā)明采用無(wú)人機(jī)采集監(jiān)測(cè)區(qū)域的圖像，取代人工實(shí)地巡查，減少了因施工場(chǎng)地的復(fù)雜性而導(dǎo)致的可能發(fā)生的人員損傷，具有很高的安全性和實(shí)用性。3、本發(fā)明所述的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)和影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法降低了施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)的成本。本發(fā)明使用無(wú)人機(jī)代替人工巡查，提高了施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)的效率，同時(shí)無(wú)人機(jī)價(jià)格的平民化也降低了污染源監(jiān)測(cè)的成本；使用成熟的圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行污染源的識(shí)別，在提升效果的同時(shí)也減少了人工的投入。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的方法分解圖；圖3為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的航拍路線及圖像采集點(diǎn)設(shè)置方法示意圖；圖4為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的系統(tǒng)運(yùn)行流程圖；圖5(a)、(b)分別為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法的圖像灰度二值化和Canny邊緣檢測(cè)圖；圖6為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源RGB顏色特征值提取圖；圖7為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的顏色直方圖法提取圖像RGB顏色特征值圖；圖8(a)、(b)分別為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的SIFT算法的圖像RGB顏色特征檢測(cè)圖和比對(duì)結(jié)果圖；圖9(a)、(b)分別為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的連通區(qū)域識(shí)別圖和連通區(qū)域及像素點(diǎn)個(gè)數(shù)計(jì)算圖；圖10為本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的施工揚(yáng)塵污染源分布效果圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明提供的一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法的實(shí)施方式進(jìn)行進(jìn)一步地詳細(xì)描述。如圖1所示，一種基于無(wú)人機(jī)航拍圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)系統(tǒng)原理圖，包括航空拍攝系統(tǒng)和地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)兩個(gè)子系統(tǒng)；進(jìn)一步地，航空拍攝系統(tǒng)包括航拍旋翼飛行器和移動(dòng)設(shè)備及操控端。進(jìn)一步地，航拍旋翼飛行器與移動(dòng)設(shè)備及操控端相連，采用無(wú)線連接方式進(jìn)行信息傳輸，可采用2.4GHz無(wú)線連接。航空拍攝系統(tǒng)中各組件功能如下：(1)航拍旋翼飛行器用于采集需要進(jìn)行施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的圖像，主要包括施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的鳥(niǎo)瞰和俯拍視角的圖像。(2)移動(dòng)設(shè)備及操控端可以采用智能手機(jī)、PAD或其他智能移動(dòng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)，用于控制航拍旋翼飛行器進(jìn)行施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像的采集，主要用于控制航拍旋翼飛行的起飛、降落、按照指定飛行路線飛行，并在圖像采集區(qū)域拍攝符合要求的圖像。進(jìn)一步地，地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)包括圖像處理單元和用戶端，地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)可以采用電腦實(shí)現(xiàn)，用戶端為電腦顯示屏。進(jìn)一步地，移動(dòng)設(shè)備及操控端與地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)相連，采用無(wú)線連接方式進(jìn)行信息傳輸，可采用4G或WLAN無(wú)線連接，用于接收地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)發(fā)送過(guò)來(lái)的處理結(jié)果并顯示。地面監(jiān)管與處理系統(tǒng)中各組件功能如下：(1)圖像處理單元用于無(wú)人機(jī)采集圖像中質(zhì)量合格圖像的初步篩選、畸變校正、平滑處理和圖像污染源RGB顏色特征增強(qiáng)處理、施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像的邊緣檢測(cè)、監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)污染源存在性的判斷及人工復(fù)核、監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)可疑施工揚(yáng)塵污染源RGB顏色特征的提取、監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)可疑施工揚(yáng)塵污染源RGB顏色特征的比對(duì)、揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域完整圖像的拼接、施工揚(yáng)塵污染源分布分析和影響范圍預(yù)測(cè)。(2)用戶端用于施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域采集圖像處理結(jié)果的可視化顯示，包括拼接后的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域完整圖像的顯示、施工揚(yáng)塵污染源分布圖及影響范圍預(yù)測(cè)圖。進(jìn)一步地，圖像處理單元包括圖像預(yù)處理模塊、圖像邊緣檢測(cè)模塊、污染源存在性判斷及復(fù)核模塊、污染源特征提取模塊、污染源特征比對(duì)模塊、污染源圖像拼接模塊、施工揚(yáng)塵污染源分布分析模塊及污染源影響范圍預(yù)測(cè)模塊；各模塊功能作如下說(shuō)明：(1)圖像預(yù)處理模塊用于無(wú)人機(jī)采集圖像中質(zhì)量合格圖像的初步篩選、畸變校正、平滑處理和特征增強(qiáng)處理，導(dǎo)入圖像質(zhì)量要求，初步篩選質(zhì)量合格的照片，如果圖像不符合質(zhì)量要求則刪除該圖像，若同一圖像采集點(diǎn)的三張圖像都不符合質(zhì)量要求則重新采集該圖像采集點(diǎn)的圖像，若存在符合質(zhì)量要求的該圖像采集點(diǎn)的圖像，則系統(tǒng)不作處理，保證無(wú)人機(jī)采集圖像的質(zhì)量和效率；使用Gabor濾波法完成對(duì)航拍圖像的平滑處理，減少圖像中除施工揚(yáng)塵污染源外物體對(duì)圖像處理過(guò)程的影響；使用灰度變換法增強(qiáng)圖像中主要施工揚(yáng)塵污染源圖像色彩的飽和度。(2)圖像邊緣檢測(cè)模塊用于預(yù)處理完成后的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像中區(qū)域的邊緣提取，使用Canny邊緣檢測(cè)算法提取區(qū)域邊緣，并依據(jù)特征實(shí)現(xiàn)污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像中類似區(qū)域的合并，提高施工揚(yáng)塵污染源區(qū)域識(shí)別的效率。(3)污染源存在性判斷及復(fù)核模塊用于初步判斷無(wú)人機(jī)采集圖像中是否存在施工揚(yáng)塵污染源，預(yù)先導(dǎo)入污染源HSV顏色特征值區(qū)間，使用HSV顏色識(shí)別算法識(shí)別圖像中是否存在具有污染源HSV顏色特征的區(qū)域，初步判斷施工揚(yáng)塵污染源的存在性，若存在則進(jìn)入圖像RGB顏色特征提取，若不存在則進(jìn)行人工復(fù)核，根據(jù)人工復(fù)核結(jié)果判定是否進(jìn)入圖像RGB顏色特征的提取；(4)污染源特征提取模塊用于預(yù)處理完成后的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像RGB顏色特征值的提取以及標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源圖像RGB顏色特征值的提取，為施工揚(yáng)塵污染源圖像RGB顏色特征的比對(duì)提供揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值。(5)污染源特征比對(duì)模塊用于污染源特征提取模塊中提取的疑似施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值與預(yù)先采集的標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源圖像RGB顏色特征值的比對(duì)，并根據(jù)圖像邊緣檢測(cè)出的圖像邊緣及連通區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)數(shù)目，確定揚(yáng)塵污染源的類型、面積和區(qū)域位置；(6)污染源圖像拼接模塊用于施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像的拼接，生成施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的完整圖像，并使用無(wú)人機(jī)拍攝的鳥(niǎo)瞰圖像進(jìn)行人工復(fù)核，根據(jù)復(fù)核結(jié)果按照污染源分布的實(shí)際情況修改相關(guān)施工揚(yáng)塵污染源分布分析的結(jié)果，為施工揚(yáng)塵污染源分布分析與影響范圍預(yù)測(cè)提供可視化平臺(tái)。(7)施工揚(yáng)塵污染源分布分析模塊用于揚(yáng)塵污染源分布情況的分析和可視化展示，使用紅、橙、黃三種顏色表示施工揚(yáng)塵污染源的不同種類，根據(jù)污染源的所在區(qū)域面積判定污染源危害程度，自動(dòng)生成監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)揚(yáng)塵污染源分布圖。(8)施工揚(yáng)塵污染源影響范圍預(yù)測(cè)模塊用于污染源影響范圍的預(yù)測(cè)及可視化展示，根據(jù)污染源的分布以及當(dāng)?shù)氐臍庀笮畔⒑偷乩硇畔㈩A(yù)測(cè)揚(yáng)塵污染源的影響范圍，自動(dòng)生成揚(yáng)塵污染源影響范圍預(yù)測(cè)圖；如圖2、圖4所示，一種基于無(wú)人機(jī)采集圖像的施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)及影響范圍預(yù)測(cè)方法，包括無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃方法及圖像采集方法、施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)識(shí)別及定位方法、施工揚(yáng)塵污染源分布分析方法、施工揚(yáng)塵污染源影響范圍預(yù)測(cè)方法。下面分別說(shuō)明。無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃及圖像采集方法包含以下步驟：(1)首先，進(jìn)行無(wú)人機(jī)航線的規(guī)劃，根據(jù)施工場(chǎng)地的特點(diǎn)和限制性條件，使用網(wǎng)格化分割方法劃分施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)監(jiān)測(cè)區(qū)域，根據(jù)作業(yè)區(qū)域面積，如圖3所示，將作業(yè)區(qū)域劃分為20*20m(20*20m～50*50m，可根據(jù)具體場(chǎng)地大小作相應(yīng)調(diào)整，需保證網(wǎng)格邊長(zhǎng)不大于區(qū)域內(nèi)連線最大長(zhǎng)度的1/5)的若干正方形網(wǎng)格，保證網(wǎng)格能夠完全包含作業(yè)區(qū)域，并計(jì)算正方形網(wǎng)格的數(shù)目，確定網(wǎng)格在區(qū)域的具體位置；以作業(yè)區(qū)域邊界外平坦位置一點(diǎn)作為起飛點(diǎn)(起飛時(shí)，將該點(diǎn)記錄為返航點(diǎn))，以圖像采集點(diǎn)作為中間航跡點(diǎn)，以返航點(diǎn)(即起飛點(diǎn))作為降落點(diǎn)；在飛行過(guò)程中，首先，無(wú)人機(jī)從0米上升至1.2m并在1.2m處懸停，然后控制無(wú)人機(jī)垂直上升，上升速度控制在3～4m/s，上升至距離地面100m處懸停(飛行高度可視具體情況作調(diào)整，另外，為防止不可控情況發(fā)生，設(shè)置飛行限高120m)，繼而無(wú)人機(jī)由起飛點(diǎn)上空飛行至作業(yè)區(qū)域第一個(gè)圖像采集點(diǎn)，水平飛行速度控制在8～10m/s，進(jìn)入采樣作業(yè)區(qū)域后，控制無(wú)人機(jī)在中間航跡點(diǎn)依次水平飛行，飛行速度控制在4～5m/s，飛行采樣過(guò)程中，始終保持無(wú)人機(jī)距離采樣區(qū)域高度為100m，最后，在完成所有中間航跡點(diǎn)(亦為圖像采集點(diǎn))飛行之后，無(wú)人機(jī)返航(設(shè)置返航高度為100m)。(2)無(wú)人機(jī)圖像采集方法，依據(jù)網(wǎng)格和采樣目標(biāo)的種類設(shè)置無(wú)人機(jī)的圖像采集點(diǎn)、確定采樣方式，并依據(jù)網(wǎng)格位置確定俯拍和鳥(niǎo)瞰的拍攝視角。首先，在網(wǎng)格劃分的基礎(chǔ)上，于網(wǎng)格角點(diǎn)和網(wǎng)格中心點(diǎn)設(shè)置圖像采集點(diǎn)。如圖3所示，無(wú)人機(jī)從起飛點(diǎn)(B點(diǎn))起飛并沿著所示03航線飛行，進(jìn)入圖像采集區(qū)域。圖像采集點(diǎn)設(shè)置及采樣路線如下：a.設(shè)定網(wǎng)格左上方角點(diǎn)為一號(hào)圖像采集點(diǎn)(C點(diǎn))，無(wú)人機(jī)從B點(diǎn)起飛后直達(dá)該點(diǎn)，開(kāi)始采樣作業(yè)；無(wú)人機(jī)從C點(diǎn)開(kāi)始，按順時(shí)針?lè)较蜓刂W(wǎng)格外邊線飛行，飛行路線如圖3中03線所示；b.在網(wǎng)格外圈，設(shè)置網(wǎng)格角點(diǎn)作為圖像采集點(diǎn)(D點(diǎn))；c.第二圈以外網(wǎng)格中心點(diǎn)作為圖像采集點(diǎn)，同樣以D點(diǎn)表示，圖3中04線為飛行路線；d.第三圈以內(nèi)網(wǎng)格角點(diǎn)作為圖像采集點(diǎn)，同樣以D點(diǎn)表示，圖3中05線為飛行路線；f.圖3僅為示意，若有多層網(wǎng)格，則以該方法，根據(jù)網(wǎng)格角點(diǎn)和網(wǎng)格中心點(diǎn)的順序依層設(shè)置圖像采集點(diǎn)；g.以中心網(wǎng)格的對(duì)角線交點(diǎn)作為終止圖像采集點(diǎn)(A點(diǎn))，圖3中用06線表示，該點(diǎn)采集完成后表示采集工作完成，按照返航飛行線路返航，圖中用07線表示。然后，依據(jù)圖像采集點(diǎn)和網(wǎng)格劃分結(jié)果確定圖像采集方式，如圖3所示：a.在外圈點(diǎn)采集圖像時(shí)，采用固定俯拍的方式，3張連拍，相機(jī)與水平面呈90°夾角，圖3中02線為圖像有效采集范圍，視網(wǎng)格大小而定；其中，在最外圈四個(gè)角點(diǎn)作業(yè)時(shí)，采用鳥(niǎo)瞰視角拍攝，圖中01線表示鳥(niǎo)瞰視角范圍，相機(jī)與水平面呈45°夾角，拍攝時(shí)控制無(wú)人機(jī)水平旋轉(zhuǎn)90°采樣；b.在中心點(diǎn)采集圖像時(shí)，采用固定俯拍的方式，3張連拍，圖3中02線表示圖像有效采集范圍，視網(wǎng)格大小而定；c.在內(nèi)網(wǎng)格角點(diǎn)采集圖像時(shí)，采用固定俯拍的方式，3張連拍，圖3中02線表示圖像有效采集范圍，視網(wǎng)格大小而定；d.依此類推，內(nèi)圈角點(diǎn)、中心點(diǎn)(包括終止點(diǎn))皆采用固定俯拍的方式。施工揚(yáng)塵污染源自動(dòng)識(shí)別及定位方法包含以下步驟：(1)圖像預(yù)處理：a.進(jìn)行無(wú)人機(jī)采集的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像的初步篩選，導(dǎo)入合格圖像標(biāo)準(zhǔn)，篩選質(zhì)量合格的照片，自動(dòng)完成施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域無(wú)人機(jī)采集圖像中合格的選定，如果圖像不符合質(zhì)量要求則刪除該圖像，若同一圖像采集點(diǎn)的三張圖像都不符合質(zhì)量要求則重新采集該圖像采集點(diǎn)的圖像，若存在符合質(zhì)量要求的該圖像采集點(diǎn)的圖像，則系統(tǒng)不作處理，保證無(wú)人機(jī)采集圖像的質(zhì)量和效率；b.進(jìn)行選定圖像的畸變校正，減少無(wú)人機(jī)施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像采集時(shí)因無(wú)人機(jī)及相機(jī)原因造成的圖像變形問(wèn)題，提高圖像的真實(shí)性；c.進(jìn)行選定圖像的平滑處理，在OpenCV平臺(tái)上使用Gabor濾波法完成對(duì)圖像的平滑處理，減少圖像中除施工揚(yáng)塵污染源外物體對(duì)圖像處理過(guò)程的影響，增加圖像處理的效率；d.進(jìn)行選定圖像特征顏色飽和度的增強(qiáng)，使用灰度變換法提高施工揚(yáng)塵污染源顏色特征的提取和比對(duì)的效率；(2)圖像邊緣檢測(cè)：在OpenCV平臺(tái)上使用Canny邊緣檢測(cè)算法提取揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域航拍圖像圖像中的區(qū)域邊緣，如圖5所示，實(shí)現(xiàn)污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域圖像中類似區(qū)域的合并，為污染源種類識(shí)別和面積計(jì)算提供區(qū)域邊緣和區(qū)域內(nèi)連通區(qū)域信息，提高施工揚(yáng)塵污染源區(qū)域識(shí)別的效率。(3)污染源存在性判斷及人工復(fù)核：使用顏色特征識(shí)別判斷無(wú)人機(jī)采集圖像中是否存在具有施工揚(yáng)塵污染源特征的區(qū)域，預(yù)先導(dǎo)入污染源HSV顏色特征值區(qū)間，使用HSV顏色識(shí)別算法識(shí)別圖像中是否存在具有污染源HSV顏色特征的區(qū)域，初步判斷施工揚(yáng)塵污染源的存在性，若存在則進(jìn)入HSV圖像特征的提取，若不存在則進(jìn)行人工復(fù)核，根據(jù)人工復(fù)核結(jié)果判定是否進(jìn)入HSV圖像特征的提取。(4)污染源特征提?。涸趫D像采集前，在OpenCV平臺(tái)上使用RGB顏色提取器提取標(biāo)準(zhǔn)施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值，如圖6所示，并設(shè)定相應(yīng)R、G、B特征閾值區(qū)間，作為航拍采集圖像RGB顏色特征值比對(duì)的參考區(qū)間；使用顏色直方圖法實(shí)現(xiàn)判斷出存在施工揚(yáng)塵污染源圖像的RGB顏色特征值提取，如圖7所示，用于航拍采集圖像RGB顏色特征的比對(duì)，并確定施工揚(yáng)塵污染源的類型和位置。(5)污染源特征比對(duì)：在OpenCV平臺(tái)上使用SIFT算法進(jìn)行圖像RGB顏色特征值的比對(duì)，如圖8所示，當(dāng)R、G、B三個(gè)值都處于施工揚(yáng)塵污染源參考區(qū)間內(nèi)時(shí)，自動(dòng)識(shí)別施工揚(yáng)塵污染源所在的連通區(qū)域，同時(shí)根據(jù)圖像邊緣檢測(cè)的結(jié)果計(jì)算識(shí)別出具有施工揚(yáng)塵污染源圖像RGB顏色特征的連通區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)目，如圖9所示，實(shí)現(xiàn)施工揚(yáng)塵污染源識(shí)別區(qū)域的面積和區(qū)域的位置的識(shí)別。(6)污染源圖像拼接：使用特征相關(guān)的圖像拼接算法，將圖像的RGB顏色特征作為相關(guān)特征實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)采集圖像中俯拍圖像的自動(dòng)拼接，生成施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的完整圖像。特別指出，以上操作步驟處理的對(duì)象為無(wú)人機(jī)采集的施工揚(yáng)塵污染源監(jiān)測(cè)區(qū)域的俯拍圖像。施工揚(yáng)塵污染源分布分析方法包含以下步驟：(1)在施工揚(yáng)塵污染源識(shí)別完成之后，依據(jù)施工揚(yáng)塵污染源的顏色差異，確定施工揚(yáng)塵污染源的種類，并依據(jù)計(jì)算出的施工揚(yáng)塵污染源連通區(qū)域像素點(diǎn)的數(shù)目得到區(qū)域面積；(2)根據(jù)施工揚(yáng)塵污染源的種類和顏色，分析揚(yáng)塵污染源的分布情況，并自動(dòng)實(shí)現(xiàn)在拼接后的完整圖像上進(jìn)行污染源分布情況的可視化展示；施工揚(yáng)塵污染源種類顏色劃分如下:種類顏色劃分拆遷工地紅色施工現(xiàn)場(chǎng)的裸土橙色已覆蓋區(qū)域黃色施工揚(yáng)塵污染源污染程度劃分如下：污染源面積占比污染嚴(yán)重程度10％以下一般10％-20％較嚴(yán)重20-30％嚴(yán)重30％以上非常嚴(yán)重(3)經(jīng)人工復(fù)核后，根據(jù)人工復(fù)核的結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)施工揚(yáng)塵污染源分布情況的修正，最終生成監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的施工揚(yáng)塵污染源分布圖，如圖10所示；特別指出，人工復(fù)核采用人工目視校驗(yàn)方式完成無(wú)人機(jī)采集圖像中的鳥(niǎo)瞰視角的圖像與自動(dòng)生成的施工揚(yáng)塵污染源分布圖的比對(duì)，確保污染源分布分析的準(zhǔn)確性；施工揚(yáng)塵污染源影響范圍預(yù)測(cè)方法：根據(jù)污染源的種類、當(dāng)?shù)貧庀笮畔⒑偷乩硇畔?，預(yù)測(cè)污染源影響的范圍，生成污染源影響范圍預(yù)測(cè)圖。例如，在平原地區(qū)，最大風(fēng)力在7級(jí)以下時(shí)，因裸土而產(chǎn)生的施工揚(yáng)塵的主要影響范圍與污染源的面積正相關(guān)，約為污染源周圍半徑100m的圓內(nèi)，影響持續(xù)時(shí)間主要與風(fēng)速有關(guān)，隨風(fēng)速的增加而減少；在高山較多的區(qū)域，施工揚(yáng)塵的影響范圍受環(huán)境影響程度較高，因山的阻隔而導(dǎo)致污染物擴(kuò)散緩慢，影響持續(xù)時(shí)間主要與山的高度有關(guān)，隨山高的增加而增加。另外，空氣的濕度對(duì)于施工揚(yáng)塵也有一定的影響，空氣濕度越大，施工揚(yáng)塵影響的范圍越小，持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)。上文所列出的一系列的詳細(xì)說(shuō)明僅僅是針對(duì)本發(fā)明的可行性實(shí)施方式的具體說(shuō)明，它們并非用以限制本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡未脫離本發(fā)明技藝精神所作的等效實(shí)施方式或變更均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3