申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2021-06-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113469010B

主分类号：G06V20/20

分类号：G06V20/20;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.10.26#实质审查的生效;2021.10.01#公开

摘要：本发明的一种基于柴油车黑烟图像的NOx浓度实时估计方法及存储介质，包括以下步骤，将输入的含有柴油车黑烟图像的图片转换为HSV格式；对HSV格式的图片进行IA特征提取；基于提取的IA特征用训练好的宽度深度神经网络推断出柴油车尾气中NOx浓度。本发明是基于柴油车尾气黑烟图片来估计NOx浓度，相比于传统的仪器测量的方法，本方法不需要昂贵的设备，能大幅减少成本，且实时性好，可实施性更高，利于推广。

主权项：1.一种基于柴油车黑烟图像的NOx浓度实时估计方法，其特征在于：包括以下步骤，将输入的含有柴油车黑烟图像的图片转换为HSV格式；对于一张输入的含有柴油车黑烟图像的RGB格式的图片Px,y，具体操作如下：将其从RGB格式转换为HSV格式：Vx,y＝max{Rx,y,Gx,y,Bx,y}1 其中x和y分别代表水平和垂直方向上的像素点；Rx,y、Gx,y和Bx,y分别对应三种颜色，即红色，绿色和蓝色；定义V′x,y＝min{Rx,y,Gx,y,Bx,y}；如果输入的图片中柴油车尾气黑烟浓度小幅上升，那么所有RGB像素值将增长，进一步地V中的所有像素值也会增加，相应的，Vx,y也会上升，但是由于V′x,y＝min{Rx,y,Gx,y,Bx,y}，所以Vx,y-V′x,y将保持不变；也就是说，Sx,y趋于减小；如果柴油车尾气中黑烟浓度持续变大，S中整个像素的值最后将变为零；同样，当可见区域完全被黑烟遮盖时，H中的每个像素值将变为零；对HSV格式的图片进行IA特征提取，具体操作如下：特征提取的关键是量化IA的变化，作为最常用的信息测量指标，熵可以用来计算输入图片Px,y及其对应的亮度变化照片在色度，饱和度和亮度方面的变化并作为IA特征： 其中z∈{H,S,V}，是照片的Z映射中的j的概率密度； 和从Px,y导出，而和由计算；熵的定义是熵的值越高，IA值越大；基于提取的IA特征用训练好的宽度深度神经网络推断出柴油车尾气中NOx浓度，所述宽度深度神经网络的训练步骤如下：i模型输入：一系列已经转换为HSV格式的柴油车尾气黑烟图片及其相对应的NOx浓度，作为图像标签的NOx浓度通过机动车排气分析仪获取；ii用提取到的IA特征分别对宽度神经网络和深度神经网络进行训练，分别得到宽度神经网络和深度神经网络的最佳权重和偏差，将其固定下来后作为初始值对新构建的宽度深度神经网络进行训练；iii通过优化宽度神经网络输出和深度神经网络输出这两个权重来训练广泛深度神经网络，然后对所有参数包括权重和偏差进行微调。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 基于柴油车黑烟图像的NOx浓度实时估计方法及存储介质

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