公开(公告)号：CN116681672A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310654792.3

申请日：2023-06-05

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 陈钰欣 ,  崇文意 ,  叶丹 ,  丁涛 ,  林喆 ,  安安凯 ,  何羽亭

IPC: G06T7/00 ,  G01B11/06 ,  G01N21/31 ,  G06T7/136 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工业烟羽有效高度测定方法，为弥补现有的工业烟羽有效高度计算方法不足，本发明创新性地将深度学习算法与工业烟羽有效高度计算公式相结合，发明了一种普适性高的工业烟羽有效高度测定方法。在工业烟羽检测模型中采用yolov5m深度学习算法，在分割视频工业烟羽时采用大津法OTSU算法自动计算图像阈值，使用Canny算法对工业烟羽扩散浓度最高点进行检测，最终将这些浓度最高点连成弧线，为工业烟羽沿主风向的最高浓度弧线，对烟羽颜色最深的部分进行标记。在工业烟羽有效高度测定中为解决工业烟羽扩散无规律、无法定点跟踪问题，将单一点的位移变化问题转化成烟羽范围内轴距离变化问题，通过深度学习可以计算任意区域工业烟羽浓度最高点并将这些点连成最高浓度弧线，对比最高浓度弧线斜率确定所处阶段，进而可以计算任意区域烟羽扩散的有效高度。本方法在实景拍摄工业烟羽扩散视频实验中，高效地实现了工业烟羽有效高度的测定。