揮發(fā)性有機物（Volatile Organic Compounds, VOCs）是大氣污染的重要來源,也是臭氧和有機顆粒物的重要前體物質,對人體和環(huán)境都有很大的傷害。LDAR（Leak Detection and Repair）技術通過定期檢修設備與管閥件等VOCs主要泄漏源,對石化行業(yè)降本減排具有重要意義。針對當下紅外攝像儀檢測VOCs時,完全依賴人眼辨識泄漏發(fā)生與否的缺陷,提出基于簡單且運算快速的Visual Background extractor （ViBe）模型的VOCs泄漏自主辨識算法。為提高模型環(huán)境適應性,模型結合二值化和圖像形態(tài)學開運算處理,以及K-means++聚類算法,實現(xiàn)在原視頻幀中框選出泄漏位置,為人工辨識泄漏提供幫助和參考。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 問題的描述
3 Vi Be算法原理
    3.1 背景模型的建立與前景識別原理
    3.2 Vi Be背景模型的初始化
    3.3 模型像素更新
4 泄漏辨識過程與分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3655605