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申请/专利权人：华南理工大学;佛山市合能物联软件开发有限公司;华云创信(广东)生态环境科技有限公司

摘要：本发明提供一种环检线监控影像智能判定柴油车黑烟等级方法，包括：使用背景差分算法进行处理，得到没有运动对象的背景模型，并差分得到包含运动对象的前景图像；使用光色分析算法进行处理，得到包含黑烟近似区域的前景图像，弥补背景差分法所漏检的黑烟可疑区域；对包含运动对象的前景图像和包含黑烟近似区域的前景图像取并集，并进行开闭运算和连通域分析得到黑烟可疑区域；采用GradientBoosting分类器剔除误检区域、保留真实黑烟区域；采用黑烟插值算法及林格曼黑度等级判定算法，将黑烟插值至纯白背景中并计算林格曼黑度等级。本发明结合计算机视觉和机器学习技术来获取黑烟区域，最后进行黑烟等级判定，能对背景复杂的环检场景进行黑烟等级智能判定。

主权项：1.一种环检线监控影像智能判定柴油车黑烟等级方法，其特征在于，包括以下步骤：使用预设的背景差分算法对影像数据进行处理，得到没有运动对象的背景模型，并差分得到包含运动对象的前景图像；使用预设的光色分析算法对所述影像数据进行处理，分析得到包含黑烟近似区域的前景图像，所述光色分析算法通过综合使用自适应高斯阈值处理和颜色差异分割来捕捉亮度偏暗、颜色偏灰、偏黑的区域；对所述包含运动对象的前景图像和所述包含黑烟近似区域的前景图像取并集，并进行开闭运算和连通域分析得到黑烟可疑区域；对所述黑烟可疑区域进行预处理后，输入预先训练的GradientBoosting分类器，剔除误检区域、保留真实黑烟区域；采用预设的黑烟插值算法及林格曼黑度等级判定算法，将所述黑烟插值至纯白背景中并计算林格曼黑度等级，所述黑烟插值算法用于将黑烟从真实背景中提取至纯白背景；其中，所述光色分析算法的步骤包括：帧图像首先采用自适应高斯阈值处理捕捉亮度偏低的区域；经边缘检测和闭运算后进行颜色差异分割以进一步捕捉颜色偏灰、偏黑的区域；所述采用自适应高斯阈值处理捕捉亮度偏低的区域，包括：依次以帧图像中每个像素为中心定义局部邻域，计算邻域内像素亮度的高斯加权均值和标准差，以确定邻域阈值；基于所述邻域阈值对邻域内像素进行二值化；进行所述颜色分割时，当R、G、B两两之间差异小于指定阈值时颜色近似黑烟，数学表达式如下： 式中，Xi,j为像素i,j的灰度值；Rr为像素的红色分量；Gg为像素的绿色分量；Bb为像素的蓝色分量；TRGB为分量差异阈值；∨为逻辑“或”运算符；∧为逻辑“与”运算符；其中，所述GradientBoosting分类器的训练步骤包括：在训练数据上计算黑烟可疑区域的类别分布，生成一个简单的初始分类器，以初始化模型；通过迭代训练多个弱分类器组合形成黑烟强分类器；所述GradientBoosting分类器的数学表达式如下： 式中，fNx为最终的强分类器；x为输入特征；f0x为初始的弱分类器；hnx为第n个弱分类器；α为学习率；N为迭代次数；训练第n个弱分类器hnx的损失函数为 式中，hnx为第n轮迭代的弱分类器；M为样本量；ym第m个样本的实际标签；fn-1xm为组合到第n-1个弱分类器时分类器的预测值；xm为第m个样本的输入特征；hxm为求解项；L为训练弱分类器的对数损失函数，其数学表达式如下： 式中，y为实际标签；为模型预测值。

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