[发明专利]一种基于图像识别技术的排污识别方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于图像识别技术的排污识别方法及装置，包括：获取排污口周边的视频图像；利用预先构建的排污口目标检测网络模型识别排污口在视频图像中的位置坐标，以获得排污口的图像；根据排污口的图像进行排污口排污动态识别。本申请实现了基于实时视频图像的自动化排污口排污检测，提高了工作效率的同时降低了维护成本。同时，这种方法(装置)可以实时监测和传回排污口的排污图像，一旦发现异常，能够及时报警非法行为并且可以存储保留排污图像作为非法排污的证据，相比现有技术中的人工督查和处罚，更具有及时性，并且更容易留存证据作为后期使用。

技术领域

本申请属于污水处理技术领域，具体地讲，涉及一种基于图像识别技术的排污识别方法及装置。

背景技术

污水排放一直是水资源污染的重要原因。针对污水排放的人工监测需要耗费大量的人力物力，并且，污水偷排通常存在较大的空间隐蔽性和时间上的无序性，使用人工测量的方式，无法在24小时内及时的响应和监测，因此，这些因素给污水排放的监管带来了较大的难度。

发明内容

本申请提供了一种基于图像识别技术的排污识别方法及装置，以至少解决现有技术中针对污水排放的监管主要依赖人工，从而导致无法进行24小时监管以及无法及时响应和监测的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于图像识别技术的排污识别方法，包括：

获取排污口周边的视频图像；

利用预先构建的排污口目标检测网络模型识别排污口在视频图像中的位置坐标，以获得排污口的图像；

根据排污口的图像进行排污口排污动态识别。

在一实施例中，预先构建排污口目标检测网络模型的步骤包括：

获取目标检测网络模型所采用的网络以及训练参数；

将标注后的目标检测样本数据训练根据训练参数目标检测网络模型。

在一实施例中，根据排污口的图像进行排污口排污动态识别，包括：

根据排污口的图像获得对应的差值图像；

根据差值图像识别排污口是否在排污；

根据排污口的图像进行颜色区域分割；

根据分割的颜色区域进行污水判断。

在一实施例中，根据差值图像识别排污口是否在排污，包括：

计算排污口的图像中颜色变化区域的像素面积；

比较颜色变化区域的像素面积与预设的第一阈值的大小，如果颜色变化区域的像素面积大于预设的第一阈值，则排污口正在排污。

在一实施例中，根据分割的颜色区域进行污水判断，包括：

计算排污区域的像素面积；

比较排污区域的像素面积与预设的第二阈值的大小，如果大于第二阈值，则排污口排出的是污水。

根据本申请的另一个方面，还提供了一种基于图像识别技术的排污识别装置，包括：

视频获取单元，用于获取排污口周边的视频图像；

位置坐标识别单元，用于利用预先构建的排污口目标检测网络模型识别排污口在视频图像中的位置坐标，以获得排污口的图像；

排污动态识别单元，用于根据排污口的图像进行排污口排污动态识别。

在一实施例中，预先构建排污口目标检测网络模型的步骤包括：

获取目标检测网络模型所采用的网络以及训练参数；