本发明专利技术公开了基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，解决了现有系统不能对机器视觉以及实时监测数据进行有效融合，使得监测点空气质量分析不精准的问题，包括：可调节的智能监测终端，所述智能监测终端用于空气质量信息的获取；与智能监测终端通讯连接的信息预处理模块，所述数据预处理模块用于空气质量信息的预处理；视觉分析模块，获取预处理后包含空气质量信息的空气质量数据，基于机器视觉分析模型对空气质量进行分析判断；本申请中设置有视觉分析模块，视觉分析模块能够基于机器视觉分析模型对空气质量进行分析判断，从而实现对监测区域更精准的分析判断，对机器视觉以及实时监测数据进行有效融合，显著提高了分析的精准度。准度。准度。
【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置
[0001]本专利技术具体涉及基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的发展，计算机视觉技术已运用于空气质量监测，通过拍摄得到目标区域的环境图像，然后对该环境图像进行识别得到目标区域的空气质量监测结果，空气质量监测是指对存在于空气中的污染物质进行定点、连续或定时的采样和测量，空气检测的目的是为了及时、准确、全面地反映空气质量现状及发展趋势，并为空气管理、污染源控制、空气规划、空气评价提供科学依据。
[0003]中国专利CN110887941A公开了一种空气监测系统及其监测方法，包括空气检测装置、空气监测控制平台以及通过云服务器网络连接空气监测控制平台的空气监测APP；所述空气检测装置，用于对空气中有害成分进行检测；所述空气监测控制平台，用于接收空气检测装置检测到空气中有害成分的含量信息，并将该信息通过云服务器传递给空气监测APP；所述云服务器，用于接收空气监测APP发送的空气情况查询请求，并将该请求传递给空气监测控制平台；但是现有系统不能对机器视觉以及实时监测数据进行有效融合，使得监测点空气质量分析不精准，基于此，我们提出了基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于针对现有技术的不足之处，提供基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，解决了现有系统不能对机器视觉以及实时监测数据进行有效融合，使得监测点空气质量分析不精准的问题。
[0005]现有系统不能对机器视觉以及实时监测数据进行有效融合，使得监测点空气质量分析不精准，基于此，我们提出了基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，所述装置包括：可调节的智能监测终端，所述智能监测终端用于空气质量信息的获取；与智能监测终端通讯连接的信息预处理模块，所述数据预处理模块用于空气质量信息的预处理；视觉分析模块，获取预处理后包含空气质量信息的空气质量数据，基于机器视觉分析模型对空气质量进行分析判断，生成分析判断结果。本申请中设置有视觉分析模块，视觉分析模块能够基于机器视觉分析模型对空气质量进行分析判断，从而实现对监测区域更精准的分析判断，对机器视觉以及实时监测数据进行有效融合，显著提高了分析的精准度。
[0006]本专利技术是这样实现的，基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，所述基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置包括：
[0007]可调节的智能监测终端，所述智能监测终端用于空气质量信息的获取；
[0008]与智能监测终端通讯连接的信息预处理模块，所述数据预处理模块用于空气质量信息的预处理；
[0009]视觉分析模块，获取预处理后包含空气质量信息的空气质量数据，基于机器视觉分析模型对空气质量进行分析判断，生成分析判断结果。
[0010]优选地，所述信息预处理模块包括：
[0011]信号获取单元，用于获取含有空气质量信息的监测信号，提取空气质量信息中特征信息；
[0012]信息筛选单元，获取空气质量信息中特征信息，提取特征信息匹配参数，筛除干扰特征信息；
[0013]信息归一化单元，提取筛除后的特征信息，基于预设的特征信息归一化规则对信息进行归一化处理。
[0014]优选地，所述信息预处理模块还包括：
[0015]路径匹配单元，响应归一化信息上传指令，获取无线网关与视觉分析模块的多组上传路径，响应于最优上传路径，执行信息上传任务。
[0016]优选地，所述视觉分析模块包括：
[0017]转码处理单元，响应于信息上传指令，获取预处理后的特征信息，识别转码协议中所包含的图像信息以及空气质量参数信息。
[0018]优选地，所述视觉分析模块还包括：
[0019]视觉分解单元，基于机器视觉分析模型对获取到的图像信息进行分解，将多组场景图像分别分解为不同尺寸的栅格图像；
[0020]属性定义单元，基于混合高斯背景建模法对分解后的栅格图像进行背景建模，通过背景差分法检测栅格图像中像素，识别栅格图像中像素，并对栅格图像中像素进行属性定义。
[0021]优选地，所述视觉分析模块还包括：
[0022]辅助分析单元，获取像素定义后的栅格图像，合并多组像素定义的栅格图像，基于机器视觉分析模型融合合并后的栅格图像以及空气质量参数信息，确定空气质量信息各污染物含量，发出污染物超标警报。
[0023]优选地，所述基于机器视觉分析模型融合合并后的栅格图像以及空气质量参数信息，确定空气质量信息各污染物浓度，发出污染物超标警报的方法，具体包括：
[0024]获取合并多组像素定义的栅格图像，分类计算各污染物初始浓度；
[0025]提取空气质量参数信息，以空气质量参数信息矫正污染物初始浓度；
[0026]判断矫正后的污染物初始浓度是否超过预设阈值，若超过，发出污染物超标警报，若未超过，将矫正后的污染物初始浓度存储。
[0027]优选地，所述智能监测终端包括：
[0028]终端支撑部，所述终端支撑部包括支撑基座、升降座以及支撑腿，其中，支撑基座的底部固定连接有多组支撑腿，支撑基座与升降座之间设置有多组用于调节所述升降座高度的升降调节件；
[0029]设置在所述升降座上的视觉获取部，所述视觉获取部用于实时获取监测区域内空气画面；
[0030]智能监测机构，设置在所述升降座内，用于空气污染物含量的实时监测获取。
[0031]优选地，所述视觉获取部包括：
[0032]至少一组视觉获取基座，所述视觉获取基座可拆卸安装在所述升降座内；
[0033]至少一组视觉获取件，视觉获取件安装在所述视觉获取基座内，用于获取实时监
测画面。
[0034]优选地，所述智能监测机构包括：
[0035]智能监测座；
[0036]至少一组烟雾传感器，所述烟雾传感器安装在智能监测座上；
[0037]安装在智能监测座上的空气质量传感器，与烟雾传感器配合工作，用于分析探测空气污染物含量；
[0038]设置在智能监测座一侧的灰尘处理座，以及
[0039]安装在升降座内的旋转调节件，旋转调节件与灰尘处理座固定连接。
[0040]与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：
[0041]本申请中设置有视觉分析模块，视觉分析模块能够基于机器视觉分析模型对空气质量进行分析判断，从而实现对监测区域更精准的分析判断，对机器视觉以及实时监测数据进行有效融合，显著提高了分析的精准度。
附图说明
[0042]图1是本专利技术提供的基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置的结构示意图。
[0043]图2是本专利技术提供的信息预处理模块的结构示意图。
[0044]图3是本专利技术提供的视觉分析模块的结构示意图。
[0045]图4示出了基于机器视觉分析模型融合合并后的栅格图像以及空气质量参数信息，确定空气质量信息各污染物浓度方法的实现流程示意图。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，其特征在于，所述基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置包括：可调节的智能监测终端，所述智能监测终端用于空气质量信息的获取；与智能监测终端通讯连接的信息预处理模块，所述数据预处理模块用于空气质量信息的预处理；视觉分析模块，获取预处理后包含空气质量信息的空气质量数据，基于机器视觉分析模型对空气质量进行分析判断，生成分析判断结果。2.如权利要求1所述的基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，其特征在于：所述信息预处理模块包括：信号获取单元，用于获取含有空气质量信息的监测信号，提取空气质量信息中特征信息；信息筛选单元，获取空气质量信息中特征信息，提取特征信息匹配参数，筛除干扰特征信息；信息归一化单元，提取筛除后的特征信息，基于预设的特征信息归一化规则对信息进行归一化处理。3.如权利要求2所述的基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，其特征在于：所述信息预处理模块还包括：路径匹配单元，响应归一化信息上传指令，获取无线网关与视觉分析模块的多组上传路径，响应于最优上传路径，执行信息上传任务。4.如权利要求1
‑
3任一所述的基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，其特征在于：所述视觉分析模块包括：转码处理单元，响应于信息上传指令，获取预处理后的特征信息，识别转码协议中所包含的图像信息以及空气质量参数信息。5.如权利要求4所述的基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，其特征在于：所述视觉分析模块还包括：视觉分解单元，基于机器视觉分析模型对获取到的图像信息进行分解，将多组场景图像分别分解为不同尺寸的栅格图像；属性定义单元，基于混合高斯背景建模法对分解后的栅格图像进行背景建模，通过背景差分法检测栅格图像中像素，识别栅格图像中像素，并对栅格图像中像素进行属性定义。6.如权利要求5所述的基于机器视觉分析的空气质量智能监测装置，其特征在于：所述视觉分析模块还包括：辅助分析单元，获取像...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵俊辉，李鹏程，冯浩，李磊，
申请(专利权)人：冀东水泥铜川有限公司，
类型：发明
国别省市：
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