一种基于图像理解的空气质量监测方法

• 摘要：

  本发明提供了一种基于图像理解的空气质量监测方法,用以解决现有PM_2.5质量浓度监测成本高、监测范围有限,监测过程受到人为干扰较大的问题.该方法包括:场景图像采集模块:用于通过摄像设备采集目标物的场景图像信息;特征量获取模块:用于从所述场景图像信息中提取出亮度信息,计算能见度特征量;浓度获取模块:用于获取二氧化氮质量浓度,空气相对湿度,计算PM_2.5质量浓度.采用本发明,通过采集灰霾图像并提取特征量,利用PM_2.5质量浓度计算公式,计算PM_2.5质量浓度,提高了PM_2.5质量浓度的监测精度,同时不受空间限制,数据采集简单方便,适用性更高.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201810331851.2

• 申请日期：

  2018.04.13

• 公开/公告号：

  CN108693087A

• 公开/公告日：

  2018-10-23

• 发明人：

  肖航 黄岑彦 张晶晶 佟磊 彭成辉 易辉

• 申请人：

  中国科学院城市环境研究所%中国科学院宁波城市环境观测研究站%中国科学院大学

• 主分类号：

  G01N15/06(2006.01)I,G,G01,G01N,G01N15

• 分类号：

  G01N15/06(2006.01)I,G,G01,G01N,G01N15,G01N15/06

• 主权项：

  1.一种基于图像理解的空气质量监测方法,其特征在于,包括:S10:通过摄像设备采集目标物的场景图像信息;S20:从所述场景图像信息中提取出亮度信息,计算能见度特征量A＝3.0(lnC0/C)/L其中,L是所述目标物与所述摄像设备的距离,C为所述目标物与所述摄像设备距离为L时,目标物与所述场景图像背景的亮度对比度,C0为目标物与所述场景图像背景的亮度对比度;S30:获取二氧化氮质量浓度,空气相对湿度,计算PM2.5质量浓度PM2.5＝[1.304(lnC0/C)/L‑a‑bNO2]/c(1‑RH/100)‑d其中,a为常数,b和c为回归系数,d为PM2.5吸湿增长因子系数,NO2为二氧化氮浓度,RH为空气相对湿度.