一种基于污水口视频的污水颜色与流量检测的实时分析方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及一种视频检测方法。
【背景技术】
[0002] 虽然目前很多排口出都安装了视频监控设备，但监控的方式主要是工作人员通过 紧盯屏幕的方式对监控画面进行监视，有时是环保事故后再去回看监控录像查找线索，无 法预防环保事故的发生。同时由于监控点数量巨大，不可能让有限的监控人员及显示设备 同时关注所有的监控点，大多采用轮询播放的方式，在大部分情况下，监控点的视频画面并 没有被监控人员看到，很可能在这些时间内就有值得注意的异常现象出现。而由于监控人 员并未当场发现，而错过了及时处理的机会。还有监控人员注意力不能长时间集中，面对如 此多的监控图像，往往由于监控人员的一个疏忽就错过了将事故消除在萌芽阶段的时机。
[0003] 传统的污水排口处检测水质的方法是对污水取样，然后用特定的化学方法进行分 析，其特点是准备度高，但是耗费的时间长，对于一个企业污水处理而言，监管部门不可能 实时取样分析，如果在某些时候排污环保部门很难及时发现，
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种基于污水口视频的污水颜色与流量检测的实时分析方 法，辅助环保监管部门及时高效的检测排污口水质，可视频分析的方法初步对排水口的状 态进行自动分析，包括分析水质的透明率、流量大小以及颜色，一旦发现异常情况及时上传 给监管人员，进行人为干预。
[0005] 为了实现上述目的，采用以下技术方案:一种基于污水口视频的污水颜色与流量 检测的实时分析方法，其特征在于:所述方法包括下列步骤，首先检测排水口是否有水排 出，若无水排出，则保留一张高光数量较少且与距离下次水流较近的图片以便与有流水时 的图像进行对比;若有水排出，则检测当前流水区域的不同像素位置的颜色，与无水排出时 的图像进行对比，剔除异常颜色，根据颜色距离获取水流透明率，并将颜色统一换算到白色 背景上，输出透明度与换算颜色，将获取之后的颜色与标准污水处理之后的颜色进行比较， 若颜色异常，发出报警信号;换算透明率与颜色，对比标准情况下污水处理之后的透明率与 颜色，换算出水流的相对大小，若排水口是标准巴斜槽，且能从视频图像中分辨引流槽，则 通过识别的手段识别出排口位置，在有水排出时再识别排口位置，结合巴斜槽参数换算水 流的实际大小。
[0006] 本发明实现实时对污水排口现场监控，判断排水口是否在排水，若排水及时提取 污水的颜色、流量的大小以及水的透明率。若排口是巴歇尔槽，而通过摄像口能看见引流槽 的水平面，本发明还能计算处水流的实际大小以及巴歇尔槽喉管处水流高度。通过视频中 非结构化的数据结构化，利于监管人员及时发现问题，将隐患及时消除，利于环境的健康发 展。
【附图说明】
[0007] 图1为本发明的步骤不意图；
[0008] 图2为高光区域与颜色距离映射图；
[0009] 图3为满足识别条件的巴歇尔槽及其需要识别的位置。
[0010] 图2中图a中封闭区域为高光区域，虚线为图示的映射位置，图b就是虚线位置的颜 色映射到距离空间的效果图。
【具体实施方式】
[0011]下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
[0012]通过对很多污水口排水时发现，水排出之后，同一排口处的水面的形状是随机的， 纹理特征不明显，没有共同之处；同时由于水流形状的不断变化，导致有很多位置存在反光 现象(也叫高光，下面用高光一词来代替），这样给颜色检测带来了很大影响;现在很多污水 排口使用的排口都是巴歇尔槽(又称巴氏槽），其上安装有流量计，若人为对流量计进行干 预将导致流量计数据失真。在充分考虑这些问题的基础上，设计了一套方法解决这些问题。 [0013]如图1所示，本方法实现实时对污水排口现场监控，首先检测排水口是否有水排 出，若无水排出，则保留一张高光数量较少且与距离下次水流较近的图片以便与有流水时 的图像进行对比;若有水排出，则检测当前流水区域的不同像素位置的颜色，与无水排出时 的图像进行对比，剔除异常颜色，根据颜色距离获取水流透明度，并将颜色统一换算到白色 背景上，输出透明度与换算颜色，将获取之后的颜色与标准污水处理之后的颜色进行比较， 若颜色异常，发出报警信号;换算透明度与颜色，对比标准情况下污水处理之后的透明度与 颜色，设计算法换算出水流的相对大小，若排水口是标准巴斜槽，且能从视频图像中分辨引 流槽，则通过识别的手段识别出排□位置，在有水排出时再识别排□位置，结合巴斜槽参数 换算水流的实际大小。
[0014] 符号说明
[0015] 为了方便说明问题，约定如下符号：
[0016] T〇(t)---------------1时刻的图像；
[0017] Tb(t)---------------1时刻的实时背景图；
[0018] Td(t)---------------1时刻的动态前景图；
[0019] Ta(t)---------------1时刻水流区域图；
[0020] 其中，图像宽度为w，高度为h。图像T的（i，j)处的像素记为T[i，j].
[0021] ( - )动态目标统计分析与是否有流水的判断
[0022] 本文所有的处理均是对排口位置进行。
[0023] 首先需要对排口位置进行背景建模，通过当前图像与背景图像进行差分运算在二 值化后得到动态目标，本方法尝试了混合高斯背景建模法与滑动平均建模法以及码本背景 建模法，通过比较发现正对水流的情况下这三种方法中的任何一种方法提取的水流区域均 不完整，其原因就是水是透明的液体，同时还在做不规则运动。这种情况下，获取的动态目 标中的点在区域内不规则的出现，获取的前景点数量也具有随机性。
[0024] 针对排水口流水特点，做如下处理以检测是否有流水:选取一种背景建模法(本发 明选取了混合高斯背景建模法)获取动态二值前景图Td(t)，显然随着时间t的不同，Td⑴也 不相同，选取一连续时间段T内的所有前景图像Td(t)构造一个序列
[0025] S(t) = {Td(x) ,χ^ (t-L, t]},
[0026] 本发明设定L为5秒钟，统计序列S(t)中所有图像的前景点的数量，记为
[0027] N(t) = {Nd(x) ,χ^ (t-L, t]},
[0028] 其中Nd(x)为前景Td(x)中前景点的数量，然后计算序列N(t)的最小值，记为
[0029] min(N(t))
[0030] 再计算N(t)的中心矩(均值，记为_)与二阶中心矩(方差，记为Var[N(t)])，四 阶中心矩(峭度，记为记为Kur[N(t)])):
[0031] 通过对实际污水排口的研究发现，在有水流的情况下，水流会持续一段时间，且前 景点的数量虽然是随机的，但总体服从高斯分布，因此判断是否有流水，建立了如下判定方 法：
[0032] min(N(t)) > >0
[0033] Var[N(t)]>>0
[0034] Kur[N(t)]-3| <k
[0035] 〃>> 〃表示远远大于，通过对大量排口进行观测与分析，本发明中取
[0036] min(N(t))>200，
[0037] Var[N(t)]>30,
[0038] Kur[N(t)]-3| <0.5
[0039] min(N(t))>200表示在L时间段内，前景点的数量要大于200个像素点，Var[N(t)]> 30表示前景点的波动不规律，| Kur[N( t)]-3 | < 0.5，表示随机点的分布要近似于正态分布。
[0040] (二)获取实际的水流区域
[0041] 由于水流的特殊性，其动态区域的颜色相近，导致获取的前景图像仅仅是水流区 域的一部分，为了获取较完整的水流区域，本发明对序列s(t)采取了如下措施:本发明设定 间隔L为5秒钟，然后对序列中所有图像Td(X)的（i，j) (i = 1，. .，w，j = 1，…，h) (W为图像的 宽度，h为图像高度，下同）位置的像素进行统计，设T时间段内一共有η张图像，序列内所有 图像（i，j)处像素值为的255个数为m，若^ 2 fc (本发明中k取值为0.2,即在时间段L，前景 在相同位置出现的概率大于0.2,