论文摘要
在环保问题日益严峻的今天,对污染物排放进行监测和控制成为亟待解决的问题。本文在青岛市科技发展计划项目基础上,提出了基于GSM的远程污染源融合监测系统。在给出总体设计的基础上,开发了系统的硬件和软件,实现了对远程污染源排放烟气浓度的自动实时监测。对烟尘黑度的自动分析测量做了理论预研,研究了噪声滤波、视频分割和图像融合的适用算法,并运用多传感器数据融合算法对烟气浓度的数据精度进行了改进。本文使用视频分割技术从排放现场视频中提取烟尘目标。在视频预处理阶段,结合烟尘视频噪声特点,采用了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的噪声滤波算法进行噪声的消除。针对缓慢变化(如光照、浮云缓慢变化等)的背景,使用混合高斯模型对背景进行建模,并在混合高斯模型下对背景区域进行分割,达到提取烟尘目标的目的。仿真结果表明,滤波和分割效果良好。为了减少测量误差,获取准确可靠的测量数据,本系统采用了多传感器数据融合和图像融合技术,分别对污染气体浓度和分割之后的烟尘灰度图像进行融合处理。针对浓度和图像数据分别提出了基于均值的递推融合算法和基于邻域平均梯度的小波图像融合算法,有效提高了采集数据的可靠性与精确性。系统以GSM网络作为远程信号的传输平台,通过SMS短消息方式进行数据与命令的传输。下位机数据采集与传输系统由8051单片机及外围电路组成,可实现多路环境参数数据的采集和传输。污染气体传感器采用的是英国City公司的产品,MODEM采用的是德国西门子公司的TC35i模块,高性能产品的使用有效保障了气体浓度测量的精确性和数据传输的可靠性与稳定性。上位机管理系统的前台采用Visual Basic 6.0,后台数据库采用SQL Server 2000,并利用Mapinfo公司功能强大的地图控件MapX,在系统中集成了地图功能,使数据的显示和理解更直观,提高了软件的可视性和易操作性。系统采用VB下的MSComm控件与下位机进行通信,结合短消息传送的AT指令,来实现对数据的自动实时接收。
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