一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置的制作方法

本发明属于机动车尾气遥测领域，特别涉及一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置。

背景技术

随着人们对大气环境要求日益提高，作为大气污染重要来源之一的机动车尾气排放也越来越受重视，而对于黑烟车的监控和管制已经成为机动车排放监管任务的重心之一。目前对黑烟车的监管手段有以下几个方面：

1)行人举报：

通过市民在路上直接拍摄的黑烟车视频或图片进行取证，但是由于车辆在行驶过程中，人为拍摄的效果不佳，且较难获得车牌信息，有较大偶然性，执行效率较低。

2)视频监控：

通过视频监控抓拍或录像，数据上传到后台，继而采用人工审核或图像识别、模式训练进行黑烟车的甄别等方法，提取监控视频或图像中的黑烟车；人工审核费时费力，效率不高，而通过图像识别或模式训练算法自动甄别，可在一定程度上提高黑烟车筛查效率，但由于背景差异过大，算法方面还存在局限性，有较高的误判率，且基本不能夜间工作。

3)激光遥感：

采用激光遥测技术对车辆的尾气不透光烟度进行测量，具有较高的精度和准确性，但目前水平光路的仪器暂不能解决多车并行的问题，而垂直光路的仪器需要地面安装反光材料，维护较困难。

技术实现要素：

本发明的目的是针对现有技术中的不足，提供一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置，本装置结合光学遥感手段及机器学习算法，在计算出尾气不透光度的同时，可有效判定是否为黑烟，提高黑烟识别的准确率，降低误判，且装置不需要在地面设置反光装置，可昼夜连续工作。

实现本发明的技术方案是，一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置，所述装置包括：检测主机、至少两个线光源、车牌抓拍摄像机、车尾视频录像机、工控机，其中，所述检测主机、线光源、摄像单元均位于道路上方，两个所述线光源交叉斜向下发出光源照射在路面上形成高亮条带作为检测区域，所述工控机在所述车辆经过时控制所述车牌抓拍摄像机及车尾视频录像机分别进行车牌拍照及车尾录像，并将拍摄的照片及视频数据发送给所述工控机；

从所述检测区域反射的检测光源进入检测主机转换成图像数据发送给所述工控机，所述工控机接收该图像数据，并对图像的不透光度进行识别输出判定结果，同时将该结果与该车辆经过拍摄的照片、视频进行匹配后存储或上传。

进一步地，所述工控机对所述图像数据的判定过程如下：

采用高斯拟合方法对传送的图片数据进行初步判定，识别出大部分无烟或异常数据；

对收集的大量不透光度图片样本，进行机器学习模型训练，通过输入训练好的模型参数对发送的图片进行分类。

进一步地，所述检测主机包括：从上往下依次设置的面阵探测器、滤波片、成像透镜，从所述检测区域发出的检测光源通过所述成像透镜聚焦并经所述滤波片滤波后进入面阵探测器，所述面阵探测器将接收的光源图像数据以设定的工作频率传输给所述工控机。

进一步地，两个所述线光源为高亮led线光源，并固定于所述检测主机下端面两侧，两个所述led光源照射在路面向上反射的检测光源从两个线光源之间进入检测主机的成像透镜。

进一步地，所述工控机接收从所述面阵探测器发送的图像数据后，根据图像的不透光度大小调节曝光时间。

进一步地，所述检测主机内还安装有温控模块，用于监测及调节检测主机内的温度。

与现有技术相比，本发明具有如下技术效果：

1、采用高亮led线光源辅助，可昼夜24小时工作；

2、垂直式检测，避免车辆并行干扰，不需要地面反射装置；

3、采用面阵ccd获取检测区图像，可有效获取烟羽扩散图片；

4、以不透光烟度图片作为图片分类基础，背景差异小，可有效区分烟羽；

5、采用烟羽二次判定组合，可有效降低误判率；

6、可输出烟羽不透光度，精度较高。

附图说明

图1为本发明实施例中的垂直式机动车尾气不透光度监测装置的结构示意图。

图2为本发明实施例中的工控机的工作流程图。

图3为本发明实施例中的典型不透光度图像的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，但不作为对本发明的限定。

参照图1所示，本发明实施例所公开的一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置，包括：检测主机1、温控模块2、面阵探测器3、滤波片4、成像透镜5、led线光源6、车尾视频录像机11、车牌抓拍摄像机12、工控机13。

所述led线光源6设置有两个，也位于路面上方，更具体来说，该两个led线光源6安装于检测主机1的下端两侧，两个led线光源6分别斜向下投射光源，在道路面上，两束光源相交重合，形成一高亮的区域，该区域即作为检测机动车尾气的区域，从检测区域反射回的散射光向上进入检测主机内。采用高亮led线光源辅助，可昼夜24小时工作。本实施例中，led线光源6沿x方向的，从5m高向下照射可在路面7上形成的高亮条带为矩形，长约3m，宽约0.3m，该设计是按照单车道路的宽度来设计，如此能够有效保证光源的使用效率。当然，本领域技术人员应当理解的是，根据不同的道路宽度，通过对线光源的角度进行调整，可改变高亮条带的长、宽，如此设定的检测区域的长、宽可进行适应性调整。此外，对线光源6的数量也不仅限于本实施例中的两个，根据不同的道路情况，可以适时调整。

本实施例中，所述温控模块2、面阵探测器3、滤波片4、成像透镜5均位于检测主机内，检测主机1位于路面上方，检测主机1外壳采用防水材料制成。检测主机1中的温控模块2用于监测控制主机内的工作温度，保证探测器3在事宜的工作环境中，具体来说，温度控制采用内循环方式，包括制冷和加热两种模式；设定当主机内温度超过30度时开启制冷模式，当主机温度低于20度开启加热模式，保证探测器3在其最佳工作环境温度20-30度之间工作。所述面阵探测器3、滤波片4、成像透镜5从上往下依次设置，均位于检测主机1的中央位置。从检测区域内发射出的散射光先经过成像透镜5进行光源聚集，然后通过滤波片4滤除杂波后，进入到面阵探测器3中，所述面阵探测器3采用ccd面阵，面阵像素元成两维排列，光源成像在cd表面后，光学信号转换为电信号后输出。面阵探测器3在工作时，在设定的积分时间内由光敏单元对光信号进行取样,将光的强弱转换为各光敏单元的电荷多少，取样结束后各光敏单元电荷由转移栅转移到移位寄存器的相应单元中，移位寄存器在驱动时钟的作用下,将信号电荷顺次转移到输出端将输出信号接到示波器、图像显示器或其它信号存储、处理设备中，就可对信号再现或进行存储处理。本实施例中，所述的面阵探测器像元数为420*640，以40hz以上的频率向工控机13连续传输图像数据。

此外，在道路上方还设置有车牌抓拍摄像机12、车尾视频录像机11，它们均分别连接所述工控机13，此处的连接可以是有线连接或无线连接，其中，所述车牌抓拍摄像机12设于汽车经过的检测区域的后上方，当车辆经过检测区域8时，面阵探测器3检测到的光强数据将发给工控机13进行检测，工控机13检测到光强数据发生变化时，即对所述车牌抓拍摄像机12和车尾视频录像机11发送相应的指令，控制车牌抓拍摄像机12对该车辆的车牌进行抓拍，形成多副连续的图像，同时控制车尾视频录像机11开始录制该车经过的视频，用于取证。拍摄的图像及视频数据实时发送给工控机13，进行存储，作为相应的证据辅佐工控机13的智能判断。

工控机(即工业控制计算机)13，连接所述检测主机1，主要用于对检测主机1传送的车辆经过检测区域时的光强图像进行识别及认定，工控机13收到面阵探测器3发送的数据流后，经过一系列判定后自动调节曝光时间，工控机13连续接收来自面阵探测器3的数据流，对每一帧数据的最大值进行判断是否在一定范围内(700-900)，探测器光强值范围为0-1024，如果连续n帧最大值均不在设定范围，则发送命令调节探测器的曝光时间，其中，n值根据帧率和实时曝光时间设定，如此保证设备在不同光照度下能够正常工作。当车辆经过时，发送车牌识别及录像命令，同时存储车过前后的光强数据(光强数据通过面阵探测器发送过来的图像数据的亮度确定)，计算车过后的不透光度。实际研究表明，大部分明显黑烟车的烟羽9经过检测区域时，其不透光度在y方向上的分布为近高斯分布，通过数据积累分析发现明显烟羽在y方向主要表现为高斯分布，通过高斯模型拟合分析各项参数，明显烟羽的拟合度要明显高于背景噪声和阴影，因此通过设定一定的限值可以排除大部分无烟和异常数据。本发明采用高斯拟合方法首先对不透光烟度数据进行初步判定，识别出大部分无烟羽或异常数据；同时由于工控机收集了大量不透光度图片样本，进行基于神经网络的机器学习训练，如图3所示为3中典型的不透光度图片。从图3中可以看出，获得的不透光度图片具有较为单一的背景，且烟羽和异常数据(阴影)具有明显的差异，通过输入训练好的模型参数可对该类图片进行有效分类，从而提高了烟羽判别准确率，对无法判断的图像数据可以上传由人工判断，然后加入到训练模型重新进行训练。最后将判定结果和相应的不透光烟度数据与车牌和录像进行匹配，存储或上传，其中，不透光烟度用于描述光通过烟团后衰减的程度，数值范围从0-100％之间。本发明通过机器学习训练，能够准确、智能化的判断出车辆的尾气是否为黑烟，是否符合机动车排放标准，也减少了人工判断的成本。

本发明实施例所公开的一种垂直式机动车尾气不透光度监测装置，结合光学遥感手段及机器学习算法，在计算出尾气不透光度的同时，可有效判定是否为黑烟，提高黑烟识别的准确率，降低误判，且系统不需要地面反光装置，可昼夜连续工作。

虽然以上结合优选实施例对本发明进行了描述，但本领域的技术人员应该理解，本发明所述的方法和系统并不限于具体实施方式中所述的实施例，在不背离由所附权利要求书限定的本发明精神和范围的情况下，可对本发明作出各种修改、增加、以及替换。