一种基于无人机的雾霾扩散监控系统技术方案

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

A haze diffusion monitoring system based on UAV

The invention belongs to the technical field of haze monitoring, and discloses a haze diffusion monitoring system based on unmanned aerial vehicle. The haze diffusion monitoring system based on unmanned aerial vehicle includes video capture module, haze monitoring module, single chip microcomputer control module, wireless communication module, haze image analysis module and diffusion path drawing module. Data storage module and alarm module. The method can analyze fog and haze image by fog and haze image analysis module, obtain accurate data information of fog and haze, draw the diffusion path of fog and haze through the diffusion path drawing module, which is conducive to timely protection of fog and haze diffusion, and alarm the abnormal data of fog and haze monitoring by alarm device. It is good for timely preventive measures.

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的雾霾扩散监控系统
本专利技术属于雾霾监测
，尤其涉及一种基于无人机的雾霾扩散监控系统。
技术介绍
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(PM2.5)，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。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于无人机的雾霾扩散监控系统。本专利技术是这样实现的，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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机的雾霾扩散监控系统，其特征在于，所述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：

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的雾霾扩散监控系统，其特征在于，所述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(lp,lq)为Kronecker符号，Up(lp)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Ai,Aj，ρ(Ai,Aj)为焦点区域Ai,Aj之间基于Bhattacharyya系数的相似性度量，设Hi,Hj分别为Ai,Aj区域的规范化直方图，则二区域之间的Bhattacharyya系数为：式中，pu表示直方图Hi的第u维特征，qu表示直方图Hj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Ai,Aj相互交叉，且Ai∩Aj＝S，若则将Ai,Aj直接合并；若则不能合并，且将S从Ai,Aj中的任一方去除；对于焦点区域Ai,Aj，Ai包含于Aj或Aj包含于Ai，首先从Aj中去掉与Ai相似的超像素，设为然后根据Bhattacharyya系数计算与Ai的相似性，若低于事先规定的阈值，则需将Aj中与Ai相似的超像素从Aj中去除，作为Ai的超像素；经过调整后的焦点区域数目即为最终分割区域数目，焦点区域内部的超像素即为所属分割区域的种子点；雾霾监测模块，与单片机控制模块连接，用于通过雾霾监测仪监测雾霾数据信息；所述雾霾监测模块以待分割图像超像素为节点所构成的图为G，定义图G的Laplace矩阵：为极点Si的度，定义为所有与极点Si相连的极点之间的权值之和；最终的焦点区域数为K，区域标记变量为t，1≤t≤K；对于某一分割区域来说，图中所有节点分为两类：标记点集合VM和未标记点集合VU，VM∪VU＝V且VM∩VU＝Φ，根据节点所属的不同集合，Laplace矩阵写为：设节点到达标记为t的种子点的概率为对当前焦点区域种子点定义标记函数对所有VM中的节点有：对于未标记VU中的节点对标记为t的种子点的概率，根据Direchlett边界条件，根据下式求解：LUX＝-BTM最后根据LU中各未标记点到各超像素种子点概率大小决定其归属于哪一分割区域；单片机控制模块，与视频采集模块、雾霾监测模块、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、报警模块连接，用于对视频采集模块、雾霾监测模块采集数据信息进行处理分析，并调度各个模块正常工作；无线通信模块，与单片机控制模块连接，用于通过无线方式控制单片机控制模块；雾霾图像分析模块，与单片机...

【专利技术属性】
技术研发人员：匡卫红，
申请(专利权)人：湖南城市学院，
类型：发明
国别省市：湖南,43