CN112709935A - 一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统及方法，所述系统包括智能控制装置及多个智能感官检测装置，所述智能控制装置与多个所述智能感官检测装置之间通过无线电连接，所述智能感官检测装置包括：控制模块，用于接收智能控制装置发送的移动指令，控制所述气体泄漏检测装置移动至气体泄漏区域；智能探测听觉模块，用于采集监测目标气体泄漏所发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将所得信息发送至智能控制装置。本发明，可以精确定位气体泄露的区域，并根据监测数据准确地判断气体泄漏区域内泄漏气体的浓度变化趋势，有利于现场人流疏散和救援工作的展开。

Description

一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统及方法
技术领域
本发明涉及气体泄露检测技术领域，尤其涉及一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统的方法。
背景技术
气体泄露监测一直是工业生产中重要课题之一。传统的气体泄漏监测方法通常是先将设备关闭，在监测区域外表涂抹肥皂水，通过观察有无气泡的方式来确定泄露点，该方法比较费事，检测精度也不高。随着检测技术的发展，现有技术中已经存在便携式远程气体泄漏检测装置，通过手动控制激光束扫描目标区域来监测是否有气体泄漏存在。其中，所述目标区域是气体管道或气体管道网络的附近区域。然而，采用所述便携式远程气体泄漏检测装置进行气体泄漏监测，难免会存在操作员出现遗漏扫描的风险，由于是人工操作，即使专注的操作员也可能不慎忘记指向一些区域。因此，采用所述便携式远程气体泄漏检测装置进行气体泄漏监测，难易保证气体泄漏监测的可靠性。同时，采用手动扫描监测的方式中，由于监测装置单一导致监测点和监测数据的单一，无法根据监测数据准确地判断气体泄漏区域内泄漏气体的浓度变化趋势，不利于现场人流疏散和救援工作的展开。
为了解决上述问题，本发明提出一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统的方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中“采用便携式远程气体泄漏检测装置进行气体泄漏监测，难免会存在操作员出现遗漏扫描的风险，由于是人工操作，即使专注的操作员也可能不慎忘记指向一些区域。因此，采用所述便携式远程气体泄漏检测装置进行气体泄漏监测，难易保证气体泄漏监测的可靠性。同时，采用手动扫描监测的方式中，由于监测装置单一导致监测点和监测数据的单一，无法根据监测数据准确地判断气体泄漏区域内泄漏气体的浓度变化趋势，不利于现场人流疏散和救援工作的展开”的缺陷，从而提出一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统及方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统，所述系统包括智能控制装置及多个智能感官检测装置，所述智能控制装置与多个所述智能感官检测装置之间通过无线电连接，所述智能感官检测装置包括：控制模块，用于接收智能控制装置发送的移动指令，控制所述气体泄漏检测装置移动至气体泄漏区域；智能探测听觉模块，用于采集监测目标气体泄漏所发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将所得信息发送至智能控制装置；全景摄像模块，用于获取所述智能感官检测装置所在位置的全景图像；智能嗅觉模块，用于采集监测目标气体泄漏伴随痕迹挥发性组分浓度数据，进而对采集到的气体进行分析识别，得到分析识别信息后发送至智能控制装置进行泄漏状态判定；数据传输模块，用于将所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度及全景图像传输至所述智能控制装置。
优选的，所述智能控制装置包括图像识别模块，用于根据每一所述智能感官检测装置所在位置所上传的环境图像数据，获得气体泄露地区的周围环境空间分布图；并根据所述环境空间分布图，确定每一所述智能感官检测装置在所述气体泄漏区域的具体位置。
优选的，所述人工智能嗅觉模块，用于根据每一所述智能感官检测装置相对于所述气体泄漏区域的具体位置及每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度，确定所述气体泄漏区域的泄漏气体浓度变化趋势，并将所得气体浓度组分信息与数据库模型进行比对，计算得到泄漏气体的成分与含量。
优选的，所述智能探测听觉模块包括超声波接收器、声波识别模块和声波处理模块；超声波接收器用于接收气体泄漏时产生的超声信号，通过声波处理模块进行信号放大、滤波等处理之后通过声波识别模块对输入进行分析，确定泄漏源具体的位置。
优选的，所述智能控制装置还包括气体疏通模块，用于根据所述发生气体泄露地区的气体浓度变化空间分布数据，确定气体泄漏源的具体位置及泄漏气体扩散的方向和趋势；确定最佳疏散方案和路径。
一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统的方法，包括如下步骤：
步骤一，通过智能探测听觉模块采集监测目标气体泄漏所发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将所得信息发送至智能控制装置，智能探测听觉模块通过超声波接收器接收气体泄漏时产生的超声信号，再通过声波处理模块进行信号放大、滤波等处理之后通过声波识别模块对输入进行分析，确定泄漏源具体的位置；
步骤二：智能控制装置通过控制模块向多个智能感官检测装置发送移动指令，控制多个智能感官检测装置分别移动至发生气体泄露的各个位置；
步骤三：通过全景摄像模块获取所述智能感官检测装置所在位置的全景图像；
步骤四：通过智能嗅觉模块检测每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度，将每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度及全景图像传输至所述数据传输模块，进而对采集到的气体进行分析识别，得到分析识别信息后通过数据传输模块发送至智能控制装置进行泄漏状态判定；
步骤五：根据泄露状态，智能控制装置通过疏通模块确定最佳疏散方案和路径，气体疏通模块用于根据所述发生气体泄露地区的气体浓度变化空间分布数据，先确定气体泄漏源的具体位置及泄漏气体扩散的方向和趋势，最后确定最佳疏散方案和路径。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
通过智能探测听觉模块采集监测目标气体泄漏所发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将所得信息发送至智能控制装置，智能探测听觉模块通过超声波接收器接收气体泄漏时产生的超声信号，再通过声波处理模块进行信号放大、滤波等处理之后通过声波识别模块对输入进行分析，确定泄漏源具体的位置，智能控制装置通过控制模块向多个智能感官检测装置发送移动指令，控制多个智能感官检测装置分别移动至发生气体泄露的各个位置，通过全景摄像模块获取所述智能感官检测装置所在位置的全景图像，通过智能嗅觉模块检测每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度，将每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度及全景图像传输至所述数据传输模块，进而对采集到的气体进行分析识别，得到分析识别信息后通过数据传输模块发送至智能控制装置进行泄漏状态判定，根据泄露状态，智能控制装置通过疏通模块确定最佳疏散方案和路径，气体疏通模块用于根据所述发生气体泄露地区的气体浓度变化空间分布数据，先确定气体泄漏源的具体位置及泄漏气体扩散的方向和趋势，最后确定最佳疏散方案和路径，本发明，可以精确定位气体泄露的区域，并根据监测数据准确地判断气体泄漏区域内泄漏气体的浓度变化趋势，有利于现场人流疏散和救援工作的展开。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统，系统包括智能控制装置及多个智能感官检测装置，智能控制装置与多个智能感官检测装置之间通过无线电连接，智能感官检测装置包括：控制模块，用于接收智能控制装置发送的移动指令，控制气体泄漏检测装置移动至气体泄漏区域；智能探测听觉模块，用于采集监测目标气体泄漏发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将得信息发送至智能控制装置；全景摄像模块，用于获取智能感官检测装置在位置的全景图像；智能嗅觉模块，用于采集监测目标气体泄漏伴随痕迹挥发性组分浓度数据，进而对采集到的气体进行分析识别，得到分析识别信息后发送至智能控制装置进行泄漏状态判定；数据传输模块，用于将智能感官检测装置在位置的泄漏气体浓度及全景图像传输至智能控制装置；智能控制装置包括图像识别模块，用于根据每一智能感官检测装置在位置上传的环境图像数据，获得气体泄露地区的周围环境空间分布图；并根据环境空间分布图，确定每一智能感官检测装置在气体泄漏区域的具体位置；人工智能嗅觉模块，用于根据每一智能感官检测装置相对于气体泄漏区域的具体位置及每一智能感官检测装置在位置的泄漏气体浓度，确定气体泄漏区域的泄漏气体浓度变化趋势，并将得气体浓度组分信息与数据库模型进行比对，计算得到泄漏气体的成分与含量；智能探测听觉模块包括超声波接收器、声波识别模块和声波处理模块；超声波接收器用于接收气体泄漏时产生的超声信号，通过声波处理模块进行信号放大、滤波等处理之后通过声波识别模块对输入进行分析，确定泄漏源具体的位置；智能控制装置还包括气体疏通模块，用于根据发生气体泄露地区的气体浓度变化空间分布数据，确定气体泄漏源的具体位置及泄漏气体扩散的方向和趋势；确定最佳疏散方案和路径。
一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统的方法，包括如下步骤：
步骤一，通过智能探测听觉模块采集监测目标气体泄漏发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将得信息发送至智能控制装置，智能探测听觉模块通过超声波接收器接收气体泄漏时产生的超声信号，再通过声波处理模块进行信号放大、滤波等处理之后通过声波识别模块对输入进行分析，确定泄漏源具体的位置；
步骤二：智能控制装置通过控制模块向多个智能感官检测装置发送移动指令，控制多个智能感官检测装置分别移动至发生气体泄露的各个位置；
步骤三：通过全景摄像模块获取智能感官检测装置在位置的全景图像；
步骤四：通过智能嗅觉模块检测每一智能感官检测装置在位置的泄漏气体浓度，将每一智能感官检测装置在位置的泄漏气体浓度及全景图像传输至数据传输模块，进而对采集到的气体进行分析识别，得到分析识别信息后通过数据传输模块发送至智能控制装置进行泄漏状态判定；
步骤五：根据泄露状态，智能控制装置通过疏通模块确定最佳疏散方案和路径，气体疏通模块用于根据发生气体泄露地区的气体浓度变化空间分布数据，先确定气体泄漏源的具体位置及泄漏气体扩散的方向和趋势，最后确定最佳疏散方案和路径；
本发明，可以精确定位气体泄露的区域，并根据监测数据准确地判断气体泄漏区域内泄漏气体的浓度变化趋势，有利于现场人流疏散和救援工作的展开。
以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统，其特征在于，所述系统包括智能控制装置及多个智能感官检测装置，所述智能控制装置与多个所述智能感官检测装置之间通过无线电连接，所述智能感官检测装置包括：控制模块，用于接收智能控制装置发送的移动指令，控制所述气体泄漏检测装置移动至气体泄漏区域；智能探测听觉模块，用于采集监测目标气体泄漏所发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将所得信息发送至智能控制装置；全景摄像模块，用于获取所述智能感官检测装置所在位置的全景图像；智能嗅觉模块，用于采集监测目标气体泄漏伴随痕迹挥发性组分浓度数据，进而对采集到的气体进行分析识别，得到分析识别信息后发送至智能控制装置进行泄漏状态判定；数据传输模块，用于将所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度及全景图像传输至所述智能控制装置；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统，其特征在于，所述智能控制装置包括图像识别模块，用于根据每一所述智能感官检测装置所在位置所上传的环境图像数据，获得气体泄露地区的周围环境空间分布图；并根据所述环境空间分布图，确定每一所述智能感官检测装置在所述气体泄漏区域的具体位置。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统，其特征在于，所述人工智能嗅觉模块，用于根据每一所述智能感官检测装置相对于所述气体泄漏区域的具体位置及每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度，确定所述气体泄漏区域的泄漏气体浓度变化趋势，并将所得气体浓度组分信息与数据库模型进行比对，计算得到泄漏气体的成分与含量。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统，其特征在于，所述智能探测听觉模块包括超声波接收器、声波识别模块和声波处理模块；超声波接收器用于接收气体泄漏时产生的超声信号，通过声波处理模块进行信号放大、滤波等处理之后通过声波识别模块对输入进行分析，确定泄漏源具体的位置。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统，其特征在于，所述智能控制装置还包括气体疏通模块，用于根据所述发生气体泄露地区的气体浓度变化空间分布数据，确定气体泄漏源的具体位置及泄漏气体扩散的方向和趋势；确定最佳疏散方案和路径。
6.一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，通过智能探测听觉模块采集监测目标气体泄漏所发出的超声波信号数据，通过模式识别来确定泄漏发生的位置方向信息，将所得信息发送至智能控制装置；
步骤二：智能控制装置通过控制模块向多个智能感官检测装置发送移动指令，控制多个智能感官检测装置分别移动至发生气体泄露的各个位置；
步骤三：通过全景摄像模块获取所述智能感官检测装置所在位置的全景图像；
步骤四：通过智能嗅觉模块检测每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度，将每一所述智能感官检测装置所在位置的泄漏气体浓度及全景图像传输至所述数据传输模块，进而对采集到的气体进行分析识别，得到分析识别信息后通过数据传输模块发送至智能控制装置进行泄漏状态判定；
步骤五：根据泄露状态，智能控制装置通过疏通模块确定最佳疏散方案和路径。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统的方法，其特征在于，所述步骤一中，智能探测听觉模块通过超声波接收器接收气体泄漏时产生的超声信号，再通过声波处理模块进行信号放大、滤波等处理之后通过声波识别模块对输入进行分析，确定泄漏源具体的位置。
8.根据权利要求6所述的一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统的方法，其特征在于，所诉步骤五中，气体疏通模块用于根据所述发生气体泄露地区的气体浓度变化空间分布数据，先确定气体泄漏源的具体位置及泄漏气体扩散的方向和趋势，最后确定最佳疏散方案和路径。
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