(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210956268.7 (22)申请日 2022.08.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115035416 A (43)申请公布日 2022.09.09 (73)专利权人 广东广宇科技发展 有限公司 地址 528200 广东省佛山市南海区桂城街 道平西上海村东平路北侧瀚天科技城 B区产业区3号楼十一楼1105-1110单 元之一 (72)发明人 陈建生　邓超河　严如灏　植挺生　 (74)专利代理 机构 北京众合诚成知识产权代理 有限公司 1 1246 专利代理师 张海洋(51)Int.Cl. G06Q 50/26(2012.01) G06V 20/10(2022.01) G06Q 10/06(2012.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 20/17(2022.01) (56)对比文件 CN 110865418 A,2020.0 3.06 CN 112485388 A,2021.0 3.12 CN 112161973 A,2021.01.01 CN 113177183 A,2021.07.27 JP H0627014 A,19 94.02.04 审查员 易浩民 (54)发明名称 一种污染水源快速识别方法、 系统、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种污染水源 快速识别方法、 系统、 电子设备及存储介质， 涉及污水识别技术 领域， 技术方案为： 包括实时获取河流上方的水 面图像并进行去噪处理； 对进行去噪处理后的水 面图像进行灰度处理， 当识别到水面图像的平均 灰度值大于第一阈值时， 启动无人机沿河流上游 方向连续采集多张河流图像； 对多张河流图像进 行去噪和灰度处理生成沿河流上游方向的平均 灰度变化曲线； 依据平均灰度变化曲线设定相应 的若干个溯源区段； 对溯源区段连续拍摄多张河 流图像， 对 灰度值较大的区域进行图像边缘识别 并进行图像拼接生成污染边缘曲线图； 依据污染 边缘曲线图计算污水来源及污水排放指标。 本发 明能够对河流水污染的精准实时监测， 并且能实 现污水快速溯源。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115035416 B 2022.11.22 CN 115035416 B 1.一种污染水源快速识别方法， 其特 征在于， 包括： 实时获取河流上 方的水面图像并进行去噪处 理； 对进行去噪处理后的水面图像进行灰度处理， 当识别到水面图像的平均灰度值大于第 一阈值时， 启动无 人机沿河流上游方向连续采集多张河流图像； 对多张河流图像进行去噪和灰度处 理生成沿河流上游方向的平均灰度变化曲线； 依据平均灰度变化曲线设定相应的若干个溯源区段； 在若干个溯源区段内分别连续拍摄多 张河流图像， 对多张河流图像中灰度值较大的区 域进行图像边缘识别， 并分别沿河流上游方向进 行图像拼接生成不同溯源区段相应的污染 边缘曲线图； 依据污染边 缘曲线图计算相应污水来源及污水排 放指标； 所述依据平均 灰度变化曲线设定相应的若干个溯源区段包括： 识别并记录平均灰度变 化曲线上的多个平均灰度升降变化区段， 每一个平均灰度升降变化区段代表一个溯源区 段， 溯源区段 的设定方法为以平均灰度升降变化区段的最高点为基准点， 以其沿上游方向 的第一距离且沿下游方向的第二距离的区段定位为相 应平均灰度升降变化区段 的溯源区 段。 2.根据权利要求1所述的一种污染水源快速识别方法， 其特征在于， 当平均 灰度升降变 化区段的终止点不处于溯源区段时， 以平均灰度升降变化区段的终止点为相应溯源区段的 终止点。 3.根据权利要求2所述的一种污染水源快速识别方法， 其特征在于， 依据污染边缘曲线 图计算污水来源 包括： 以污染边 缘曲线图与河流 一侧岸边的相交点作为污水来源； 所述污水排放指标包括排放方向和排放量宽度， 依据污染边缘曲线图计算污水排放指 标包括： 以污染边缘曲线图上位于河流上游一侧的边缘曲线在相交点处相对于河流岸边的 斜率作为污水排 放方向； 以污染边缘曲线图上位于河流上游一侧的边缘曲线和位于河流下游一侧的边缘曲线 与河流岸边的两个相交点之间的距离作为 排放量宽度。 4.根据权利要求3所述的一种污染水源快速识别方法， 其特征在于， 对多 张河流图像中 灰度值较大的区域进行图像边 缘识别包括： 采用Sobel 边缘检测模型进行图像边 缘识别； 沿河流上游方向进行图像拼接生成污染边缘曲线图包括： 采用基于区域的图像拼接算 法对进行边缘识别后的图像进行拼接， 并采用平滑过渡法对拼接点进行过渡衔接， 生成污 染边缘曲线图。 5.根据权利要求4所述的一种污染水源快速识别方法， 其特征在于， 对河流图像进行灰 度处理并计算平均灰度值包括： 依据第一网格尺寸对河流图像进行网格划分； 对每个网格采用最大值法计算灰度值后计算所有网格的灰度平均值作为河流图像的 平均灰度值。 6.一种污染水源快速识别系统， 其特征在于， 包括若干横跨河流两侧设置的龙门架， 所 述龙门架上安装有巡检无人机、 摄像组件以及与摄像组件电连接的控制 器， 所述控制 器与 巡检无人机和 监控平台均通讯连接， 所述摄像组件和巡检无人机上均设置有灯光组件， 用 于当光线亮度不足时进行补光， 所述控制器控制摄 像组件实时采集河流图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115035416 B 2所述控制器配置有标准数据库和巡检策略， 所述标准数据库内存储有不同光照条件下 的标准参考图像及相应的平均灰度值， 所述巡检策略设置为对摄像组件采集的河流图像进 行灰度处理， 当河流图像平均灰度值大于当前光照条件下标准参考图像的平均灰度值时， 启动巡检策略； 所述巡检策略包括控制巡检无人机沿河流上游方向匀速飞行并按固定间隔拍摄多张 对河流的采集图像， 同时实时对多张采集图像进 行灰度处理并记录沿河流上游方向的平均 灰度变化值生成平均灰度变化 曲线； 所述巡检策略配置有溯源识别子策略， 所述溯源识别 子策略包括依据 平均灰度变化曲线设定相应的若干个溯源区段； 并在若干个溯源区段内分 别连续拍摄多张河流图像， 对多张河流图像中灰度值较大 的区域进行图像边缘识别， 并分 别沿河流上游方向进 行图像拼接生成不同溯源区段相应的污染边缘曲线图， 依据污染边缘 曲线图计算污水来源以及污水排 放量。 7.根据权利要求6所述的污染水源快速识别系统， 其特征在于， 所述污染水源快速识别 系统还包括设置在龙门架下游的污水截污装置， 用于将污水抽至污水 处理管网进 行统一处 理， 所述污水截污装置包括沿河流设置的若干抽吸力可调的变频抽水组件， 所述污水截污 装置配置有截污策略， 所述截污策略包括依据污水来源与变频抽水组件之间的位置距离、 污水排放量以及当前水流流速控制相 应位置的抽水组件以相 应的大小的抽吸力将污水抽 吸至污水处理管网； 所述龙门架上还设置有浮漂测试组件， 用于受控制器的控制向河流中抛白色浮漂， 并 通过龙门架上安装的摄像组件拍摄固定时间间隔内的浮漂的位置变化图像传输给控制器， 控制器计算得到当前水流流速； 所述控制 器设置有浮漂识别策略， 所述浮漂识别策略包括 控制摄像组件上 的灯光组件发光照射河流， 并按固定时间间隔获取至少三张拍摄图像， 对 每张拍摄图像进 行灰度处理后， 将灰度处理后的拍摄图像中灰度值小于第二阈值的区域识 别为浮漂的位置 。 8.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器以及存储器， 所述存储器存储有计算机可读 取指令， 当所述计算机可读取指 令由所述处理器执行时， 运行如权利要求 1‑5任一项所述方 法中的步骤。 9.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行 时， 运行如权利要求1 ‑5任一项所述方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115035416 B 3