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)生的風險,無法保證泄漏檢測的實時性、快速性和準確性,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,避免了由時頻域轉換帶來的計算復雜度,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)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：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)大學工學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]，下面詳細描述實現(xiàn)過程：首先把疑似泄漏區(qū)域的彩色原圖像轉到 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 的像素點標記為藍色，120-170 的標記為綠色，170-220 的標記為紅色。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。

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本文編號：2950412