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      一種基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法

      文檔序號:40392790發(fā)布日期:2024-12-20 12:15閱讀:5來源:國知局
      一種基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法

      本發(fā)明涉及氣體監(jiān)測,特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法。


      背景技術(shù):

      1、隨著工業(yè)和能源行業(yè)的迅猛發(fā)展,各類氣體的使用和生產(chǎn)也在不斷增加。氣體泄漏事故時(shí)有發(fā)生,尤其是在石油化工、天然氣輸送和儲存等高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè),危險(xiǎn)氣體泄漏不僅會造成經(jīng)濟(jì)損失,還會對環(huán)境和公共安全構(gòu)成重大威脅。傳統(tǒng)的氣體泄漏檢測方法主要依賴于手動檢測和固定傳感器,這些方法在實(shí)際應(yīng)用中存在諸多不足。手動檢測效率低下,依賴人工巡檢,難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)泄漏點(diǎn)。固定傳感器則受限于安裝位置和數(shù)量,覆蓋范圍有限,難以全面監(jiān)控整個(gè)系統(tǒng)。同時(shí),某些氣體無色無味,通過常規(guī)手段難以檢測,進(jìn)一步增加了泄漏檢測的難度。因此,開發(fā)一種高效、精確的氣體泄漏檢測技術(shù),成為工業(yè)安全領(lǐng)域的迫切需求。


      技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

      1、本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法。解決現(xiàn)有氣體檢測手段存在的難以發(fā)現(xiàn)泄露點(diǎn)的問題。

      2、一種基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,包含以下步驟:

      3、s1利用高斯羽流模型模擬真實(shí)氣體泄漏的圖像數(shù)據(jù),制作數(shù)據(jù)集:

      4、,

      5、其中表示三維坐標(biāo)處的泄露氣體濃度,為泄漏源的有效高度,q是釋放速率,表示平均風(fēng)速,是橫向方向的擴(kuò)散系數(shù)、是垂直方向的擴(kuò)散系數(shù);

      6、s2利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)yolov8-seg模型進(jìn)行訓(xùn)練,提取空間特征,并分割出氣體擴(kuò)散區(qū)域;

      7、s3利用中紅外相機(jī)對需要監(jiān)測的區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控,捕捉發(fā)生泄漏時(shí)的圖像:

      8、s4將發(fā)生泄漏時(shí)的圖像輸入到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)yolov8-seg模型中,對泄漏氣體區(qū)域進(jìn)行檢測與分割,生成泄漏氣體的二值分割掩碼;

      9、s5利用光流法在二值分割掩碼中分析氣體羽流的運(yùn)動方向,通過對多個(gè)連續(xù)圖像幀之間的光流場計(jì)算,追蹤氣體的擴(kuò)散路徑,向后推斷泄漏的初始位置。

      10、進(jìn)一步地,?步驟s3中捕捉發(fā)生泄漏時(shí)的圖像后,進(jìn)行預(yù)處理,增強(qiáng)圖像質(zhì)量,預(yù)處理的公式為:

      11、,

      12、其中,是原始圖像,是濾波后的圖像,是濾波器的標(biāo)準(zhǔn)差,是濾波器在圖像中的中心點(diǎn)二維坐標(biāo),為圖像中的二維坐標(biāo)。

      13、進(jìn)一步地,利用光流法在二值分割掩碼中分析氣體羽流的運(yùn)動方向,包括:計(jì)算圖像的水平方向和垂直方向的a梯度為:

      14、,

      15、,

      16、為水平a梯度,為垂直a梯度,分別表示圖像在水平方向和垂直方向的亮度變化速率,采用光流約束方程結(jié)合圖像的水平a梯度和垂直a梯度推導(dǎo)運(yùn)動狀態(tài),光流約束方程表示為:

      17、,

      18、其中,表示圖像在方向的速度分量,表示圖像在方向的速度分量。

      19、進(jìn)一步地,通過對多個(gè)連續(xù)圖像幀之間的光流場計(jì)算,追蹤氣體的擴(kuò)散路徑,向后推斷泄漏的初始位置,包括:

      20、設(shè)定目標(biāo)函數(shù);

      21、通過最小化目標(biāo)函數(shù),得到光流場;

      22、對每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行光流場計(jì)算,得到光流向量場;

      23、對光流向量場進(jìn)行閾值處理得到經(jīng)過閾值處理后的光流向量場;

      24、根據(jù)經(jīng)過閾值處理后的光流向量場,追蹤氣體的運(yùn)動軌跡,確定氣體的溯源點(diǎn)。

      25、進(jìn)一步地,采用的目標(biāo)函數(shù):

      26、,

      27、為是光流法中光滑度項(xiàng)的權(quán)重,為光流法的目標(biāo)函數(shù),表示光流約束方程的誤差,是光流場的光滑度,控制相鄰像素間速度的平滑程度;

      28、通過最小化目標(biāo)函數(shù),得到光流場,即圖像在方向的速度分量和方向的速度分量。

      29、進(jìn)一步地,計(jì)算光流向量場為:

      30、,

      31、為表示在像素點(diǎn)處的光流向量場,即像素點(diǎn)在圖像平面上在兩幀之間的位移。

      32、進(jìn)一步地,所述閾值處理為:

      33、,

      34、其中,為表示經(jīng)過閾值處理后的光流向量場,為光流向量的閾值,即當(dāng)光流向量的大小超過某個(gè)閾值時(shí),保留該光流向量,否則置為零。

      35、進(jìn)一步地,確定氣體的溯源點(diǎn)包括:

      36、,

      37、其中,表示泄漏點(diǎn)位置,表示在溯源分析中追蹤到的像素點(diǎn)的坐標(biāo),表示在位置處的光流向量,用于尋找氣體泄漏的源頭,即運(yùn)動向量最小的點(diǎn)。

      38、本發(fā)明具有如下的有益效果:

      39、傳統(tǒng)傳感器往往是點(diǎn)式或線式檢測,只能覆蓋有限的空間范圍,容易漏檢或誤判。本發(fā)明采用中紅外相機(jī)通過其廣闊的視野和成像能力,實(shí)現(xiàn)了對面源區(qū)域的全面監(jiān)控,能夠?qū)崟r(shí)生成紅外圖像,并以視頻流的形式輸出,為操作人員提供了直觀的、動態(tài)的泄露情況展示。本發(fā)明能夠?qū)π孤稓怏w區(qū)域進(jìn)行精確的像素級分割,而且能夠處理復(fù)雜的圖像場景,如多源泄露、遮擋物干擾等,為后續(xù)的溯源檢測提供清晰、準(zhǔn)確的輸入數(shù)據(jù)。在溯源檢測階段,本發(fā)明創(chuàng)新性地結(jié)合了光流法與深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型來優(yōu)化光流計(jì)算的結(jié)果,能夠更準(zhǔn)確地追蹤泄露氣體的擴(kuò)散軌跡,實(shí)現(xiàn)快速溯源。本發(fā)明的實(shí)現(xiàn),標(biāo)志著烷烴類氣體泄露檢測向自動化、智能化方向邁出了重要一步。自動化監(jiān)控與實(shí)時(shí)分析,減少了人工干預(yù),提高了檢測效率,同時(shí)降低了人員安全風(fēng)險(xiǎn)。



      技術(shù)特征:

      1.一種基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,包含以下步驟:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,

      3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,利用光流法在二值分割掩碼中分析氣體羽流的運(yùn)動方向,包括:計(jì)算圖像的水平方向和垂直方向的a梯度為:

      4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,通過對多個(gè)連續(xù)圖像幀之間的光流場計(jì)算,追蹤氣體的擴(kuò)散路徑,向后推斷泄漏的初始位置,包括:

      5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,采用的目標(biāo)函數(shù):

      6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,

      7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,

      8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法,其特征在于,


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明屬于烷烴類氣體泄露檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和光流法的泄露氣體檢測方法。本發(fā)明包括:利用高斯羽流模型模擬真實(shí)氣體泄露的圖像數(shù)據(jù),制作數(shù)據(jù)集;利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)YOLOv8?seg模型進(jìn)行訓(xùn)練;利用中紅外相機(jī)對可能發(fā)生泄露的區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控;當(dāng)發(fā)生泄露時(shí),對泄漏氣體區(qū)域進(jìn)行檢測與分割,生成泄漏氣體的二值分割掩碼;利用光流法在二值分割掩碼中分析氣體羽流的運(yùn)動方向。解決現(xiàn)有氣體檢測手段存在的難以發(fā)現(xiàn)泄露點(diǎn)的問題,本發(fā)明能夠更準(zhǔn)確地追蹤泄露氣體的擴(kuò)散軌跡,實(shí)現(xiàn)快速溯源。

      技術(shù)研發(fā)人員:孫鋒,周佳霓,張泳,歐陽銘駿,陳晨
      受保護(hù)的技術(shù)使用者:吉林大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2024/12/19
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