阅读说明：本技术 一种基于无人机平台的水面油污监测系统及方法 (Water surface oil stain monitoring system and method based on unmanned aerial vehicle platform ) 是由 李林 黄重印 汪永斌 张皓森 徐秉正 罗官炬 李萌 于 2019-09-27 设计创作，主要内容包括：本发明提出了一种基于无人机平台的油污监测系统及方法,用于解决现有技术中存在的监测精确度较低的技术问题,监测系统包括地面处理终端、搭载在无人机平台上的信息采集模块和信息处理模块,监测系统的方法步骤为：无人机在监测区域水面上空巡航；信息采集模块采集荧光信息和图像信息；信息处理模块处理并传输荧光信息和图像信息；地面处理终端对荧光数据和图像数据进行分析；地面处理终端交互显示荧光数据、图像数据、判断结果和预警信息。本发明将荧光监测技术和图像监测技术结合起来,提高了监测的精确度,减少了系统的误报率。(The invention provides an oil stain monitoring system and method based on an unmanned aerial vehicle platform, which are used for solving the technical problem of lower monitoring accuracy in the prior art, the monitoring system comprises a ground processing terminal, an information acquisition module and an information processing module, the information acquisition module and the information processing module are carried on the unmanned aerial vehicle platform, and the method steps of the monitoring system are as follows: the unmanned aerial vehicle cruises above the water surface in the monitoring area; the information acquisition module acquires fluorescence information and image information; the information processing module processes and transmits the fluorescence information and the image information; the ground processing terminal analyzes the fluorescence data and the image data; and the ground processing terminal interactively displays the fluorescence data, the image data, the judgment result and the early warning information. The invention combines the fluorescence monitoring technology and the image monitoring technology, improves the monitoring accuracy and reduces the false alarm rate of the system.)

一种基于无人机平台的水面油污监测系统及方法

技术领域

本发明属于环境监测技术领域，涉及一种油污监测系统及方法，具体涉及一种基于无人机平台的油污监测系统及方法。

背景技术

我国人均水资源拥有量在世界属于落后地位，水资源的保护已经迫在眉睫。其中，油污污染是水污染的重要原因之一，会对环境造成不可修复的影响。同时，油污中的芳香烃化合物如果长时间吸入生物体内，会对生物造成不可逆转的危害。水面油污污染往往具有突发性和扩散快的特点，对水域生态环境产生了极大影响。为了最大程度的减少溢油对水域环境的危害，需要通过溢油监测装置对可能发生溢油的环境进行实时监测。

目前水面油污监测方法可分为定点监测和遥感监测，其中定点监测方法主要分为视频监测和荧光诱导监测，视频监测利用摄像头监视被检测的水面，荧光诱导监测通过紫外光源或红外光源发出特定波长的紫外或红外光激发溢油水面产生荧光，利用荧光信号传感器接受监测区域水面的荧光信号。定点监测能在溢油事故发生初期发现并进行应急处理，但这种方法监测范围小，无法应对大面积水域监测，受环境因素影响太大，误报率很高。遥感监测是通过遥感平台，如卫星搭载的溢油遥感传感器监测水域环境状况，用于对大面积油污污染定位及追踪，但是存在着溢油遥感传感器精确度差的缺点。

为提高监测的灵活性和精确性，现有将无人机平台和光学探测结合的系统及技术。例如，申请公开号为CN108376460A，名称为“基于无人机和BP神经网络的海上油污监测系统及方法”的专利申请，公开了一种基于无人机和BP神经网络的海上油污监测系统及方法，通过搭载在无人机上摄相机采集图像后，将采集图像传入图像分解与数据处理模块，先将采集图像RGB分解，得到训练集和学习集，训练集用于训练构建好的BP神经网络，学习集用来给训练好的BP神经网络学习，得到学习结果，最后将学习结果传入图像油污分析模块，用于判断是否报警。该系统完全依赖图像判断油污是否存在，对环境要求较高，无法适用于全天时的水面油污监测。同时容易受环境中光照和水面波纹等影响，存在监测的精确度低、虚警率高的缺点。

发明内容

本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种民用基于无人机平台的低空油污监测系统及方法，用于解决现有技术中存在的监测精确度较低、虚警率较高等技术问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于无人机平台的水面油污监测系统，包括地面处理终端、搭载在无人机平台上的信息采集模块和信息处理模块，其中：

所述信息采集模块，包括荧光信息采集模块和图像信息采集模块；所述荧光信息采集模块，包括紫外光产生电路、光电倍增管参考电压改变电路和荧光采集转化电路，用于对监测区域水面发射特定波长的紫外光所激发的荧光信号进行采集，并将采集的荧光信息传入信息处理模块；所述图像信息采集模块，包括视频摄像头和视频采集电路，用于采集监测区域水面的图像信息，并传入信息处理模块；

所述信息处理模块，包括荧光信息处理模块、图像信息处理模块和数据传输模块；所述荧光信息处理模块，用于通过对荧光信息采集模块采集的荧光信息进行叠加，并将叠加获取的荧光数据传输至数据传输模块；所述图像信息处理模块，用于对图像信息采集模块采集的对监测区域水面进行连续拍摄，并将拍摄的多幅图像进行油污目标识别，并将目标识别和预处理所获取的图像数据传输至数据传输模块；所述数据传输模块，用于将荧光数据和图像数据传输至地面处理终端；

所述地面处理终端，包括环境信息分析模块、数据综合分析模块和交互显示模块；所述环境信息分析模块，用于通过获取巡航监测区域的环境背景信息计算数据综合分析模块所需的处理参数和门限阈值；所述数据综合分析模块，用于对荧光数据和图像数据进行交叉验证，判断是否存在油污，并生成报警指数；所述交互显示模块，用于实时显示荧光数据、图像数据、判断结果、预警指数和环境信息，并提供荧光数据、图像数据、参数信息、门限阈值和系统日志的访问与设置。

一种基于无人机平台的水面油污监测方法，实现步骤如下：

(1)信息采集模块采集荧光信息和图像信息：

当无人机在距离监测区域水面高度为H上空巡航时，荧光信息采集模块采集监测区域水面发射特定波长的紫外光所激发的荧光信号，并对荧光信号进行A\D转化，然后将A\D转化所获取的N个荧光信息传输至信息处理模块；同时图像信息采集模块对监测区域水面进行连续拍摄，并将拍摄的M幅图像传输至信息处理模块，H≤100米，N≥100，20≤M≤50；

(2)信息处理模块处理并传输荧光信息和图像信息：

(2a)荧光信息处理模块将N个荧光信息累加为荧光数据，并将其传输至数据传输模块，同时图像信息处理模块将拍摄的M幅图像进行目标识别，得到图像数据，并将其传输至数据传输模块；

(2b)数据传输模块将荧光数据和图像数据传输至地面处理终端；

(3)地面处理终端对荧光数据和图像数据进行分析和显示：

(3a)环境信息分析模块采用数据处理算法，通过包括紫外线强度、太阳高度和天气状况的巡航监测区域的环境背景信息，生成数据综合分析模块的处理参数和门限阈值；

(3b)数据综合分析模块对荧光数据和图像数据进行交叉验证，判断是否存在油污，并生成报警指数；

(3c)交互显示模块实时显示荧光数据包括荧光数值和荧光数值随时间变化趋势图、图像数据、判断结果、预警信息和环境信息,并对荧光数据、图像数据、参数信息、门限阈值和系统日志的访问与设置。

本发明与现有技术相比，具有如下优点：

1.本发明将荧光监测技术和图像监测技术结合起来，通过将荧光数据与监测阈值进行比较，判断监测区域水面是否存在油污，同时对采集得到的图像识别，对识别后存在油污的图像进行分割，计算出油污的面积，并产生油污污染程度的预警信息，相比现有技术只采用图像识别的方法，提高了监测的精确度，减少了系统的误报率。

2.本发明通过紫外光的强度调制和光电倍增管参考电压的改变，降低了荧光信号的背景噪音干扰，提高了光电倍增管采集荧光信号的灵敏度，降低了环境因素对监测精确度的影响。

3.本发明通过将民用无人机平台与油污探测平台有机结合，扩大了现有油污探测系统的作业范围，并可在人员无法到达区域进行油污监测。

4.本发明通过将荧光数据和图像数据进行交叉验证，同时综合环境背景信息，降低了油污监测的虚警概率。

附图说明

图1为本发明监测系统的整体结构示意图；

图2为本发明监测方法的实现流程图；

图3为图像信息处理实现流程图。

具体实施方式

下面参照附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。

参照图1、一种基于无人机平台的水面油污监测系统，包括地面处理终端、搭载在无人机平台上的信息采集模块和信息处理模块，其中：

信息采集模块，包括荧光信息采集模块和图像信息采集模块，所述荧光信息采集模块，包括紫外光产生电路、光电倍增管参考电压改变电路和荧光采集转化电路，用于对监测区域水面发射特定波长的紫外光所激发的荧光信号进行采集，并将采集的荧光信息传入信息处理模块。

所述紫外光产生电路，用于通过对LED紫外光源的强度调制，产生照射监测区域水面波长为365nm的紫外光；由于LED具有功耗低、发光效率高和不会产生电磁干扰的优点，365nm波段的紫外光源和滤光片成本低，波长在365nm的紫外光作为激发光源监测效果最优，所以将365nm紫外LED灯为紫外光源,针对采集到的荧光信号受背景噪声的干扰的问题，对LED紫外光源进行强度调制。

光电倍增管参考电压改变电路，用于改变光电倍增管的参考电压，通过改变光电倍增管参考电压来采集微弱的荧光信号，可提高光电倍增管的灵敏度高和响应速度，采用日本滨松公司生产的光电倍增管，采集420nm附近的荧光信号效果最好。

荧光采集转化电路，用于采集照射在监测区域水面上的紫外光所激发的荧光信号，并将对荧光信号进行A\D转化获取的荧光信息传入信息处理模块。

图像信息采集模块，用于采集监测区域水面的图像信息，并传入信息处理模块。

信息处理模块，包括荧光信息处理模块、图像信息处理模块和数据传输模块，所述荧光信息处理模块，用于通过对荧光信息采集模块采集的荧光信息进行叠加，并将叠加获取的荧光数据传输至数据传输模块；所述图像信息处理模块，用于对图像信息采集模块采集的对监测区域水面进行连续拍摄，将拍摄的多幅图像进行油污目标识别和图像分割，并将目标识别和图像分割所获取的图像数据传输至数据传输模块；所述数据传输模块，用于将荧光数据和图像数据传输至地面处理终端，信息处理模块采用ZYNQ处理器，包括PS系统和PL系统，其中：PS系统使用ARM处理器；PL系统使用FPGA进行运算加速。PS系统和PL系统使用AXI协议总线进行通信。

地面处理终端，包括环境信息分析模块、数据综合分析模块和交互显示模块；所述环境信息分析模块，用于通过获取巡航监测区域的环境背景信息计算数据综合分析模块所需的处理参数和门限阈值；所述数据综合分析模块，用于对荧光数据和图像数据进行交叉验证，判断是否存在油污，并生成报警指数；所述交互显示模块，用于实时显示荧光数据、图像数据、判断结果、预警指数和环境信息，并提供荧光数据、图像数据、参数信息、门限阈值和系统日志的访问与设置。

参照图2、一种基于无人机平台的水面油污监测系统的监测方法，包括以下步骤：

(1)信息采集模块采集荧光信息和图像信息：

当巡航高度高于H时，荧光信息采集模块无法采集得到的微弱荧光信号，在实验时不同监测距离对荧光信号强度有影响，测试不同距离上的工作情况，荧光信息采集模块采集荧光信号的强度，该强度用电压表示，得出监测距离越小，荧光信号强度越大，并且监测距离越小，荧光信号强度变化也越大。无人机在距离监测区域水面高度为H上空巡航时，荧光信息采集模块采集监测区域水面由365nm紫外LED光源所激发的荧光信号，荧光信息采集采用光电倍增管传感器，光电倍增管适用于检测微弱荧光信号，是一种将光信号转换为电信号的真空电子器件。它具有灵敏度高、接收面积大、内部暗电流小和响应速度快的优点。光源采用的中心波长为的紫外LED。因此可以通过检测420nm附近的荧光强度判断是否发生溢油。并对荧光信号利用16位模数转化器进行A\D转化，A\D转化采用的模数转换芯片为ADS1605，该芯片是16位模数转换器、精度高、转换速率快和动态范围广的优点，满足荧光信息采集模块对微弱荧光信号的检测，然后将A\D转化所获取的N个荧光信息传输至信息处理模块。同时图像信息采集模块对监测区域水面进行连续拍摄，并将拍摄的多幅图像传输至信息处理模块，H≤100M，N≥100，20≤M≤50；本发明中设置H＝20m，既可以采集到信息又可以保证设备的安全，设置N＝500，可以避免极端值对荧光数据的影响，减少监测系统的误报率；设置M＝50，可以满足图像信息采集模块采集巡航监测区域图像信息进行油污识别，避免出现油污漏检。

上述步骤(1)中所述的荧光信息采集模块对监测区域水面发射特定波长的紫外光所激发的荧光信号进行采集，实现步骤为：

(1a)荧光信息采集模块中的紫外光产生电路对365nm紫外LED进行强度调制，产生照射监测区域水面365nm的紫外光；

(1b)光电倍增管参考电压改变电路，根据光电倍增的进光量通过多路选择器改变光电倍增管的参考电压，白天监测时，光电倍增管的进光量多，多路选择器选择0.8v以下参考电压。夜晚监测时，光电倍增管的进光量少，多路选择器选择0.8v以上参考电压；

(1c)当入射紫外光光照射荧光物质时，荧光物质分子内的电子吸收能量进行能级跃迁，处在激发态的电子极不稳定，因此会释放能量回到原来的状态，释放能量的过程会产生荧光，荧光采集转化电路采集照射在监测区域水面上的紫外光所激发的荧光信号，并将对荧光信号进行A\D转化获取的荧光信息传输至信息处理模块。

(2)信息处理模块处理并传输荧光信息和图像信息：

(2a)为了避免极端荧光信息对油污判断结果的影响，荧光信息处理模块将N个荧光信息累加为荧光数据，并将其传输至数据传输模块，同时图像信息处理模块将拍摄的多幅图像处理为图像数据，并将其传输至数据传输模块：

上述步骤(2a)中所述的图像信息处理模块将拍摄的多幅图像处理为图像数据，实现步骤为：

(2a1)图像信息处理模块采用YOLO V3算法，对拍摄的50幅图像进行识别包括灰度化、压缩、卷积操作、池化操作、归一化、非极大值抑制和显示，得到存在油污的图像的置信度；在实验中当输入图像为320*320大小的图像，运行速度为22ms，准确率28.2mAP，完全可满足无人机巡航过程中对油污的图像的识别

(2a2)图像信息处理模块对存在油污的每幅图像进行灰度化，并对得到的灰度图像进行中值滤波，得到滤波图像；对其压缩得到图像数据传输至数据传输模块。

(2b)数据传输模块将荧光数据和图像数据传输至地面处理终端。

(3)地面处理终端对荧光数据和图像数据进行分析和显示：

(3a)环境信息分析模块采用数据处理算法，通过包括紫外线强度、太阳高度和天气状况的巡航监测区域的环境背景信息，生成数据综合分析模块的处理参数和门限阈值,在实验中，紫外线强度、太阳高度和天气状况是影响处理参数和门限阈值的三个主要因素，正午的太阳光较强，需要较高的监测阈值，晚上不受太阳辐射的影响，需要较低的监测阈值；晴天太阳辐射较强，需要较高的监测阈值，阴天太阳辐射较弱，需要较低的监测阈值；夏季紫外线强度远高于冬季，因此夏季需要较高的监测阈值，冬季需要较低的监测阈值；

(3b)所述数据综合分析模块对荧光数据和图像数据进行交叉验证，判断是否存在油污，并生成报警信息的实现步骤为：

(3b1)数据分析模块由荧光数据X和门限阈值th，得到油污污染指数P＝f(X,th),其中0≤P≤1,f是一个映射函数；

(3b2)数据分析模块采用遗传算法结合环境背景信息将采集得到的图像数据进行分割，得到标有油污面积S的图像数据；

(3b3)数据分析模块通过油污污染指数P和油污面积S生成油污污染程度信息包括油污种类、油污厚度、油污面积和油污污染等级；

(3b4)当油污污染等级达到预设的等级时，产生预警信息；

(3b)数据综合分析模块对荧光数据和图像数据进行交叉验证，判断是否存在油污，并生成报警指数；通过短信提醒用户发生溢油，该功能通过聚合数据提供的短信API服务实现，该服务允许用户自行设定短信模板，当发生溢油时，会自动发送短信至监测人员手机；

(3c)交互显示模块实时显示荧光数据包括荧光数值和荧光数值随时间变化趋势图、图像数据、判断结果、预警信息和环境信息,并对荧光数据、图像数据、参数信息、门限阈值和系统日志的访问与设置。其中监测日志主要是通过表格对历史溢油信息的记录，包括溢油时间、监测人员姓名、电话、天气情况、紫外线强度和溢油处理情况等信息，并可以根据用户要求设置相关信息。

以上描述和实施例，仅为本发明的优选实例，不构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和设计原理后，都可能在基于本发明的原理和结构的情况下，进行形式上和细节上的各种修正和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求的保护范围之内。