1 北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 北京智慧共享技术服务有限公司, 北京 100125
3 中国石油集团安全环保技术研究院有限公司, 北京 102206
基于热成像的气体泄漏检测技术以其检测效率高、直观可视等优点,已成为石油天然气泄漏检测的重要手段,但常规的气体泄漏热成像检测方法需要检测人员从视频图像中主观地判断泄漏气体痕迹,容易发生漏检、误检。研究了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和支持向量机(SVM)的泄漏气体云团热成像检测算法,采用帧间差分法从红外图像序列中筛选目标区域;分别提取泄漏气体和干扰物的SIFT特征;使用SVM对候选区域进行目标判别,提取泄漏气体云团目标。针对真实复杂场景中包含乙烯、甲烷等的气体泄漏图像和运动人员、漂动树木、野草等干扰图像,建立了1000个典型目标图像数据库,通过图像检测仿真,可得所提算法对距10~150 m处的泄漏气体云团的分类准确率可达92.5%。结果表明,采用该检测方法可自动排除其他运动物体的干扰,有效检测出泄漏气体云团。
成像系统 热成像 气体泄漏检测 气体云团 尺度不变特征变换 支持向量机
1 第二炮兵工程大学 信息工程系, 陕西 西安 710025
2 第二炮兵工程大学 一系, 陕西 西安 710025
针对传统乙烯气体泄漏检测和定位方法存在效率低、检测范围小和实时性差等问题, 提出了一种基于红外成像的泄漏检测方法。该方法利用红外摄像机获取乙烯生产车间内各设备工作时的红外视频图像, 将其转化为灰度图像序列后, 利用逻辑运算融合多幅帧间差分和背景差分后的图像信息, 并利用形态学滤波消除噪声干扰, 最终获得气体泄漏疑似区域的准确位置。实验结果表明, 该方法高效、准确且具备实时性, 能够获得完整、清晰的泄漏疑似区域, 实现了无色气体泄露区域的初步定位。
气体泄漏检测 红外成像 逻辑运算 形态学滤波 gas leaking detection infrared imaging logic operation morphological filtering
