在電廠、石油化工系統(tǒng)運行過程中,安全性、經(jīng)濟性和環(huán)保性都是企業(yè)關(guān)注的焦點。近年發(fā)生的工業(yè)事故中,由管道泄漏造成的泄漏事件占總體的60%。因此,在管道使用過程當(dāng)中,氣體泄漏的定位和及時報警具有極為重要的現(xiàn)實意義。隨著工業(yè)過程中大量的攝像頭安裝,在眾多泄漏檢測方法中圖像處理法成為了主流方法之一。但現(xiàn)有視頻大都采用多節(jié)點遠程傳輸匯聚進行集中監(jiān)控,監(jiān)控處理大都依賴于人工判讀,圖像數(shù)據(jù)的傳輸延時及人工決策、多監(jiān)控視頻切換易造成響應(yīng)不及時的問題,從而存在錯過最佳處理時機造成事故產(chǎn)生的風(fēng)險,無法保證泄漏檢測的實時性、快速性和準(zhǔn)確性,因此,泄漏檢測的智能化是未來的發(fā)展趨勢。本課題從算法和計算架構(gòu)兩方面開展基于可見光圖像采集端的氣體泄漏實時檢測器設(shè)計,具體如下:（1）針對基于圖像處理的氣體泄漏檢測算法通常需要結(jié)合氣體的多種特征且一般需要在變換域中展開帶來的計算復(fù)雜度較高的問題,提出三階段法氣體泄漏檢測算法。首先,通過運動目標(biāo)檢測算法提取疑似氣體泄漏區(qū)域,其次,建立氣體的RGB顏色模型,最后,利用HSV模型和面積變化率模型進行擴散性判別,避免了由時頻域轉(zhuǎn)換帶來的計算復(fù)雜度,從而實現(xiàn)在時域中的快速泄漏檢測。... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

“白氣”的圖像及其R、G、B單色分量圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士論文此加入擴散特性模型判別，從 HSV 顏色模型[ 的亮度信息判別運動方式是柱狀上升，而且在上升過程中，存在擴散運動是由于分子的熱運動會使得白氣由濃統(tǒng)計圖像的 HSV 信息，發(fā)現(xiàn)白氣的亮度 V 在中小，白氣的 V 分量如下圖 2-10 所示：

圖 2-10 “白氣”的 V 分量分布白氣是流體，在產(chǎn)生并上升的過程當(dāng)中常常以團狀聚合或者消失，在中心區(qū)域亮度值最高，隨著白氣向四周擴散的過程中濃度逐漸變低亮度逐漸也變低，剛性干擾物體則不滿足此條件[85]，下面詳細(xì)描述實現(xiàn)過程：首先把疑似泄漏區(qū)域的彩色原圖像轉(zhuǎn)到 HSV；其次，上 小節(jié)中提到白氣的亮度值大于 80 小于 220，因此將 80-120 的像素點標(biāo)記為藍色，120-170 的標(biāo)記為綠色，170-220 的標(biāo)記為紅色。然后，分別尋找疑似區(qū)域中紅色與綠色區(qū)域的外接矩形，白氣的像素點應(yīng)該滿足紅色被綠色像素點所包含這 條件。下圖 2-11 和 2-12 分別列出包含白氣和行人像素點的亮度 V 的分布。

【參考文獻】：
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本文編號：2950412