[发明专利]一种便携式林格曼黑度智能检测方法及系统

权利要求书

1.一种便携式林格曼黑度智能检测方法，所述方法包括以下步骤：

步骤一，自动识别检测区域是否进入黑烟：人工对准排气口进行定位，采集视频和实时图像，通过边缘检测、图像卷积获取黑烟形状，对图片采用腐蚀算法、膨胀算法，并结合神经网络算法深度学习判别是否有黑烟进入，识别有黑烟进入，自动开启黑烟计算；

步骤二，自动识别是否满足黑度检测条件，进行数据分析和信息采集：采集视频和实时图像进行动态检测，对黑烟图像中的烟气流动形态进行分析，实时判断是否满足黑度检测条件，对于满足黑度检测条件的视频，截取实时图像进行分析，区别背景和黑烟，对满足黑度检测条件的图像进行分析，对不满足黑度检测条件的背景进行调零；

步骤三，背景建模，通过边缘检测、图像卷积获取黑烟形状，对黑烟图像采用腐蚀算法、膨胀算法，并结合神经网络算法深度学习判别是否有黑烟进入，对黑烟的轮廓和形状进行实时判断，判断黑烟轮廓和形状未变化，认定为后续无黑烟进入，将背景进行自动更新保存，作为下次检测的镜面背景；

步骤四，数据计算，停止测量之后，输出测量值。

2.如权利要求1所述的便携式林格曼黑度智能检测方法，其特征在于：所述步骤一中，图像卷积采用拉普拉斯-二阶导数计算；

神经网络算法在yolov3模型库基础上针对黑烟类型进行优化，建立模型库时，把不同形状，不同颜色的黑烟都输入进行深度学习的模型。

3.如权利要求1所述的便携式林格曼黑度智能检测方法，其特征在于：步骤三中，对截取图片进行分析，当超过10秒视频中黑烟轮廓和形态未发生变化，对黑烟的轮廓和形状进行实时判断认定无黑烟进入，认定为未排烟，将此时获取到的图形的像素矩阵作为下次测量的镜面背景进行保存。

4.如权利要求1-3任一权利要求所述的便携式林格曼黑度智能检测方法，其特征在于：将镜面背景和黑烟图像进行灰度化，在数据分析和信息处理时将检测到黑烟图像扣除无烟背景图像的灰度值后的灰度值，得到相应的林格曼黑度值。

5.如权利要求4所述的便携式林格曼黑度智能检测方法，其特征在于：所述镜面背景与黑烟图像进行灰度处理，先将镜面背景灰度与黑烟图像灰度进行像素合并，进行灰度差计算，选择最大灰度值根据烟度关系式得到相应的林格曼黑度值，以提高测量精度。

6.如权利要求1-3、5任一权利要求所述的便携式林格曼黑度智能检测方法，其特征在于：所述步骤二中，获取黑烟图像的黑烟轮廓后，对黑烟轮廓进行区域划分，计算各区域的林格曼黑度，取最大值作为输出的测量值。

7.如权利要求1-3、5任一权利要求所述的便携式林格曼黑度智能检测方法，其特征在于：所述步骤四中，持续10秒没有黑烟触发测量，对镜面背景的数值进行完整的存储，作为下次测量的零点。

8.选用上述任一权利要求所述的智能检测方法的便携式林格曼黑度智能检测系统，包括数据采集单元采集视频及图像数据、数据通信单元传输数据信、数据处理单元进行数据分析和信息处理、数据存储单元存储数据以及数据统计单元，数据通信单元将采集的数据发送至数据处理单元，数据处理单元利用边缘识别、腐蚀和生长结合神经网络算法分析图像及视频采集单元上传的数据并产生判定结果，并将检测数据及判定结果通过数据通信单元发送至数据存储单元进行存储，所述数据统计单元按照时间顺序统计各点位上传的数据记过，对全部数据进行分析，其特征在于：所述数据处理单元包括背景更新模块，所述背景更新模块将区别出来的片中的背景更新作为镜面背景。

9.如权利要求8所述的便携式林格曼黑度智能检测系统，其特征在于：所述数据采集单元包括摄像头、与所述摄像头与数据处理单元通信连接，所述数据处理单元根据摄像头采集的视频计实时图像，选用边缘检测卷积和图片的腐蚀、膨胀算法获取烟气的形状轮廓，结合神经网络算法进行深度学习判别有无烟气进入，若有烟气进入时，所述数据采集单元根据自动进行数据采集，自动停止进行数据采集。

10.如权利要求8所述的便携式林格曼黑度智能检测系统，其特征在于：所述系统基于ARM板的嵌入式linux操作系统，采用边缘检测、图像卷积、膨胀、腐蚀算法和神经网络算法进行黑烟判断启动林格曼黑度检测。