The invention discloses a method for recognition of fixed source dust category, which relates to recognition of fixed source dust image, including fixed source dust category sample and image to be recognized, and also includes the following steps: S1, obtaining the image to be recognized from the fixed source dust collection point, transforming the decomposition domain in the spatial domain to decompose the image information into multiple scale spaces; S2, using the spatial domain Gradient operator is used to detect the edge of the image to be recognized; S3, in the image transform domain, wavelet is used to detect the edge of the image to be recognized; S4, to extract the feature vector of the image to be recognized from the edge detection in the space domain and the transform domain; S5, to use artificial neural network for pattern recognition. The invention can effectively extract the external edge of the fixed source dust background as an ideal feature, and can double detect according to the space domain and the transformation domain to improve the detection accuracy.
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種固定源揚(yáng)塵類別識(shí)別的方法
本專利技術(shù)涉及固定源揚(yáng)塵圖像識(shí)別，具體涉及一種固定源揚(yáng)塵類別識(shí)別的方法。
技術(shù)介紹
粉粒體在輸送及加工過(guò)程中受到誘導(dǎo)空氣流、室內(nèi)通風(fēng)造成的流動(dòng)空氣及設(shè)備運(yùn)動(dòng)部件轉(zhuǎn)動(dòng)生成的氣流，都會(huì)將粉粒體中的微細(xì)粉塵首先由粉粒體中分離而飛揚(yáng)，然后由于室內(nèi)空氣流動(dòng)而引起粉塵的擴(kuò)散，從而完成了從粉塵產(chǎn)生到擴(kuò)散的過(guò)程。這一現(xiàn)象在施工工地上尤為明顯，固定源揚(yáng)塵的背景較為復(fù)雜，依據(jù)單一的圖像識(shí)別方法難以進(jìn)行有效區(qū)分。固定源揚(yáng)塵類別難以判斷，為后期環(huán)保分類監(jiān)控障礙。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問(wèn)題是固定源揚(yáng)塵類別難以判斷，為后期環(huán)保分類監(jiān)控障礙，目的在于提供一種固定源揚(yáng)塵類別識(shí)別的方法，解決上述問(wèn)題。本專利技術(shù)通過(guò)下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：一種固定源揚(yáng)塵類別識(shí)別的方法，包括固定源揚(yáng)塵類別樣本、待識(shí)別圖像，還包括以下步驟：S1，獲取來(lái)自固定源揚(yáng)塵采集點(diǎn)的待識(shí)別圖像，在空間域中進(jìn)行分解域變換，使圖像信息分解到的多個(gè)尺度空間中；S2，利用空間域梯度算子進(jìn)行待識(shí)別圖像的邊緣檢測(cè)；S3，在圖像變換域中，利用小波進(jìn)行待識(shí)別圖像的邊緣檢測(cè)；S4，提取空間域和變換域中邊緣檢測(cè)獲取的待識(shí)別圖像的特征向量；S5，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別，將固定源揚(yáng)塵類別樣本進(jìn)行離線訓(xùn)練，確定權(quán)值，與S4獲得的特征向量進(jìn)行運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)待識(shí)別圖像的識(shí)別。進(jìn)一步地，所述S1中的分解域變換采用小波多尺度分解域變換。進(jìn)一步地，所述S2中的梯度算子采用高斯拉普拉斯算...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種固定源揚(yáng)塵類別識(shí)別的方法，包括固定源揚(yáng)塵類別樣本、待識(shí)別圖像，其特征在于，還包括以下步驟：/nS1，獲取來(lái)自固定源揚(yáng)塵采集點(diǎn)的待識(shí)別圖像，在空間域中進(jìn)行分解域變換，使圖像信息分解到的多個(gè)尺度空間中；/nS2，利用空間域梯度算子進(jìn)行待識(shí)別圖像的邊緣檢測(cè)；/nS3，在圖像變換域中，利用小波進(jìn)行待識(shí)別圖像的邊緣檢測(cè)；/nS4，提取空間域和變換域中邊緣檢測(cè)獲取的待識(shí)別圖像的特征向量；/nS5，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別，將固定源揚(yáng)塵類別樣本進(jìn)行離線訓(xùn)練，確定權(quán)值，與S4獲得的特征向量進(jìn)行運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)待識(shí)別圖像的識(shí)別。/n
【技術(shù)特征摘要】
1.一種固定源揚(yáng)塵類別識(shí)別的方法，包括固定源揚(yáng)塵類別樣本、待識(shí)別圖像，其特征在于，還包括以下步驟：
S1，獲取來(lái)自固定源揚(yáng)塵采集點(diǎn)的待識(shí)別圖像，在空間域中進(jìn)行分解域變換，使圖像信息分解到的多個(gè)尺度空間中；
S2，利用空間域梯度算子進(jìn)行待識(shí)別圖像的邊緣檢測(cè)；
S3，在圖像變換域中，利用小波進(jìn)行待識(shí)別圖像的邊緣檢測(cè)；
S4，提取空間域和變換域中邊緣檢測(cè)獲取的待識(shí)別圖像的特征向量；
S5，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別，將固定源揚(yáng)塵類別樣本進(jìn)行離線訓(xùn)練，確定權(quán)值，與S4獲得的特征向量進(jìn)行運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)待識(shí)別圖像...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：朱姝，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：朱姝，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：四川;51
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