【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光光谱分析，具体涉及一种基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法及装置。
技术介绍
1、机动车尾气是空气污染的主要来源，随着我国汽车保有量的逐年增加，机动车尾气排放问题日益严重。机动车尾气主要包括co、hc、nox、pm2.5等。2021年《中国移动源环境管理年报》结果表明，截止到2020年全国机动车保有量达3.72亿辆，co、hc、nox、pm四项污染物排放总量达到1593.0万吨。其中，柴油车nox排放量超过汽车排放总量的80％，pm超过90％；汽油车co排放量超过汽车排放总量的80％，hc超过70％。机动车尾气污染物严重影响着人们的身体健康，《2019年全国大气污染防治工作要点》指出要“加强移动源环境综合监管能力建设”，机动车尾气污染控制刻不容缓。
2、当前我国机动车保有量大、流动性强，高排放车辆监测困难，开展城市道路交通排放的监测，降低机动车污染排放，对改善城市空气环境质量有着重要的意义。道路遥感检测技术作为一种非接触式车辆尾气检测技术，在城市道路交通排放检测方面起着重要的作用。当前遥感设备主要有水平式、垂直式和移动式三种。其中，垂直式尾气遥测设备受车流量影响小并且可同时进行多车道测量，有着很高的应用前景。垂直式尾气遥测设备是将检测设备架设在龙门架上，设备检测到车辆经过时会垂直向下发射检测光，检测光穿透车辆尾气并经反射带反射后被检测设备重新接收，通过对光强变化值的计算分析可以得到车辆尾气中不同污染物(co2，hc，co，no等)的浓度。当前市面上的垂直式遥测设备的光谱信号大多为面阵数据。>
3、对于遥感光谱数据，现有技术采用的处理方法为：在遥感检测的尾气光谱数据中寻找光强变化最大点，在该点周围选取一定范围的数据计算得到平均值，将上述所得值带入标准曲线中得到气体浓度实测值，实测值与燃烧方程相结合得到气体浓度的反演值，即尾气口处的气体浓度。然而，在实际检测过程中，当反光带上出现干扰物或存在其它外来干扰源时，检测的尾气光谱信号会出现以下情况，现有方法无法进行有效的处理。一方面，由于反光带是暴露于路面上的，在日常检测时不可避免的会受干扰物的影响，如反光带边缘位置出现小石子时，该位置的光强变化值会大于尾气部分的光强变化值，在检测数据上的体现为边缘位置出现局部极大值，采用原始方法时会出现错误定位，从而导致结果出现问题。另一方面，不同帧之间的光谱数值存在明显差异，遥感设备日常检测的光谱信号可能会出现不同帧之间光强变化值大小不一的情况，当检测的几帧光谱数据中某一帧光谱数据整体大于其他帧的光谱数据时，现有方法进行处理时会错误定位。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法及装置，该方法及装置能够解决遥感设备无法精准捕捉机动车尾气的难题，将原始光谱数据转换为图像，精准确定尾气烟团外轮廓并在轮廓中快速锁定烟团的高浓度标识区域，有效解决了遥感设备易受外界环境干扰的问题，提高了检测数据的有效率及准确率。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
3、在本专利技术的第一方面，公开了一种基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法。
4、具体地说，该方法包括：
5、s1、光谱信号获取
6、利用遥感设备获取机动车尾气的光谱信号，作为原始数据；
7、s2、数据处理
8、对所述光谱信号进行裁剪及拼接处理，并对裁剪及拼接后的数据进行高斯滤波、逐层衰减和归一化处理，得到灰度图像；
9、s3、灰度图像处理及轮廓识别
10、对所述灰度图像进行二值化处理并进行尾气烟团外轮廓识别，确定所述尾气烟团外轮廓的最大外接矩形，并获取所述最大外接矩形的四个顶点的坐标；
11、s4、坐标点映射
12、将所述四个顶点的坐标映射回所述原始数据，确定四个顶点在所述原始数据中对应点的坐标，在所述原始数据中确定四个对应点所围区域，在所围区域内寻找烟团的高浓度标识区域；
13、s5、数据点的拟合与筛选
14、将所述高浓度标识区域所对应的co2、co、hc、no气体光谱信号代入标准曲线，确定各气体的实测浓度，将co、hc及no的实测浓度分别与co2的实测浓度进行过原点的线性拟合，确定拟合直线并剔除拟合过程中的异常数据点；
15、s6、气体浓度计算值的确定
16、将筛选后的数据点重新进行过原点的线性拟合，并计算所述拟合直线的相关系数r2值和斜率，将所述拟合直线的斜率代入燃烧方程，得到各气体浓度的最终检测结果。
17、进一步的，所述标准曲线采用以下方法获取：
18、分别将不同浓度的气体充入两端都为透明玻璃的密封容器内，将容器放置于遥感设备的反光板处进行测量，将测量结果与各气体浓度进行拟合，得到各气体的标准曲线。
19、进一步的，所述利用遥感设备获取机动车尾气的光谱信号，包括：
20、获取遥感设备在某种气体(如co2)波段对机动车尾气进行检测的光谱信号。
21、进一步的，所述对所述光谱信号进行裁剪及拼接处理，包括：
22、对利用遥感设备获取机动车尾气的光谱信号进行裁剪及拼接是将遥感设备采集机动车尾气的多帧原始数据中处于反射区域的数据进行提取并按采集顺序进行上下拼接。
23、进一步的，所述逐层衰减包括：
24、确定特定函数，将拼接数据的行数作为自变量代入所述特定函数，调整所述特定函数的参数，使得该函数在所述自变量点的函数值近乎为1，将所述特定函数在某一区间内各整数点对应的函数值作为权重分别与高斯滤波后的光谱数据各行相乘，拼接数据的第一行与函数值最大的点相乘，拼接数据的第n行与函数值第n大点相乘，最终得到逐层衰减后的数据；
25、其中，所述特定函数满足条件：在第一象限内一阶导数>0且二阶导数<0。
26、进一步的，所述在所围区域内寻找烟团的高浓度标识区域，包括：
27、在所述所围区域内寻找原始数据中光谱数据最大值点，并在该点周围选取多个最佳点。
28、进一步的，所述将所述四个顶点的坐标映射回所述原始数据，包括：
29、获取原始数据的行数m1和列数n1，同时获取所述图像的行数m2和列数n2；
30、确定行与列的转换系数k1与k2，其中，k1＝m1/m2，k2＝n1/n2；
31、将获取的顶点的行坐标与转换系数k1相乘，列坐标与转换系数k2相乘，确定该顶点在所述原始数据中的行坐标与纵坐标。
32、进一步的，所述剔除拟合过程中的异常数据点，包括：
33、在进行线性拟合时，剔除数据中的强影响点，即剔除对拟合斜率影响值高的点。
34、进一步的，所述影响值采用dffits法或cook法计算得到。
35、在本专利技术的第二方面，公开了一种基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理装置。
36、具体地说，该装置包本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
10.一种基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理装置，其特征在于，该装置包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的机动车尾气遥感光谱处理方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：付明亮，田齐立，尹航，王军方，
申请(专利权)人：中国环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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