CN113532755B - 一种智能化气体泄漏检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种智能化气体泄漏检测方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：设定目标区域；步骤S2：建立时间间隔对照库，基于时间间隔对照库，确定目标区域对应的时间间隔；步骤S3：每隔时间间隔获取目标区域的检测参数，基于检测参数进行气体泄漏检测；步骤S4：输出检测结果。本发明的智能化气体泄漏检测方法及系统，设置时间间隔对照库，对照查询用户设定的目标区域对应的一个合理的时间间隔，每隔该时间间隔获取目标区域的红外图像序列进行气体泄漏检测，无需时刻进行气体泄漏检测，降低了系统资源占用率，减少了系统功耗。

Description

一种智能化气体泄漏检测方法及系统

技术领域

本发明涉及气体泄漏检测技术领域，特别涉及一种智能化气体泄漏检测方法及系统。

背景技术

目前，气体泄漏检测多在会发生气体泄漏的区域设置红外热成像仪，用于采集区域的红外图像，基于红外图像进行气体泄漏检测，但是，若时刻进行气体泄漏检测，会占用大量系统资源，增加功耗，因此，亟需一种解决办法。

发明内容

本发明目的之一在于提供了一种智能化气体泄漏检测方法及系统，设置时间间隔对照库，对照查询用户设定的目标区域对应的一个合理的时间间隔，每隔该时间间隔获取目标区域的红外图像序列进行气体泄漏检测，无需时刻进行气体泄漏检测，降低了系统资源占用率，减少了系统功耗。

本发明实施例提供的一种智能化气体泄漏检测方法，包括：

步骤S1：设定目标区域；

步骤S2：建立时间间隔对照库，基于时间间隔对照库，确定目标区域对应的时间间隔；

步骤S3：每隔所述时间间隔获取所述目标区域的检测参数，基于所述检测参数进行气体泄漏检测；

步骤S4：输出检测结果。

优选的，步骤S2中，建立时间间隔对照库，包括：

获取预设的区域集，区域集包括：多个区域；

基于预设的设备库，确定区域内至少一个第一设备和第一设备的第一设备型号；

基于预设的记录库，确定第一设备的多个第一使用记录、多个第一维保记录和第一气体泄漏频率；

获取具有与第一设备型号相同的第二设备型号的多个第二设备的多个第二使用记录、多个第二维保记录和第二气体泄漏频率；

对第一使用记录进行特征提取，获得多个第一特征；

对第二使用记录进行特征提取，获得多个第二特征；

将第一特征与第二特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第一匹配结果，第一匹配结果包括：匹配符合的第一特征和第二特征、匹配符合的第一特征和第二特征的第一特征类型以及匹配符合的第一特征和第二特征之间的第一匹配度；

基于预设的价值度库，确定第一特征类型和第一匹配度共同对应的第一价值度，将第一价值度与匹配符合的第二特征对应第二使用记录对应第二设备进行关联；

对第一维保记录进行特征提取，获得多个第三特征；

对第二维保记录进行特征提取，获得多个第四特征；

将第三特征与第四特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第二匹配结果，第二匹配结果包括：匹配符合的第三特征和第四特征、匹配符合的第三特征和第四特征的第二特征类型以及匹配符合的第三特征和第四特征之间的第二匹配度；

基于价值度库，确定第二特征类型和第二匹配度共同对应的第二价值度，将第二价值度与匹配符合的第四特征对应第二维保记录对应第二设备进行关联；

汇总与第二设备相关联的第一价值度，获得第一价值度和；

汇总与第二设备相关联的第二价值度，获得第二价值度和；

提取满足预设的第一条件的第二设备的第二气体泄漏频率以及与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备的第一气体泄漏频率中的最大值，并作为目标频率；

基于预设的时间间隔库，确定目标频率对应的时间间隔，将时间间隔与具有与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备进行关联；

提取区域内与第一设备相关联的时间间隔中的最小值，并作为目标时间间隔；

将区域与目标时间间隔组合作为一组第一对照组，获取预设的第一空白数据库，将第一对照组存入第一空白数据库；

当全部第一对照组存入第一空白数据库后，将第一空白数据库作为时间间隔对照库，完成建立；

其中，第一条件包括：

相同第二设备型号的第二设备的第一价值度和大于等于预设的第一价值度阈值且第二价值度和大于等于预设的第二价值度阈值。

优选的，步骤S3中，基于红外图像序列进行气体泄漏检测，包括：

对所述检测参数进行解析，获得所述目标区域的红外图像序列；

将所述红外图像序列划分成当前帧图像和前n帧图像；

对所述当前帧图像和所述前n帧图像进行预处理；

对预处理后的所述当前帧图像和所述前n帧图像进行数字细节增强；

对数字细节增强后的所述当前帧图像和所述前n帧图像，采用联合帧间差分和背景差分获取所述当前帧图像中的气体泄漏疑似区域；

对所述气体泄漏疑似区域进行高维特征提取，获得高维特征；

采用特征降维算法从所述高维特征中选取出气体云团特征；

将所述气体云团特征输入预设的识别分类器，进行气体泄漏检测。

优选的，对当前帧图像和前n帧图像进行预处理，包括：

对当前帧图像和前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理。

优选的，智能化气体泄漏检测方法，还包括：

步骤S5：获取当前检测精度，建立检测精度对照库，基于检测精度对照库，确定目标区域的目标检测精度，将目标检测精度替换当前检测精度；

其中，建立检测精度对照库，包括：

基于记录库，确定第一设备的多个误报记录，误报记录包括：误报图像特征和误报时间；

建立时间轴，将误报记录基于误报时间在时间轴上展开，获得多个第一记录项，误报时间与时间轴的时间节点对应；

提取时间轴上满足预设的第二条件的第一记录项，并作为第二记录项；

提取时间轴上满足预设的第三条件的第一记录项，并作为第三记录项；

分别汇总第二记录项的第一数量和第三记录项的第二数量，获得数量和；

基于预设的检测精度库，确定数量和对应的检测精度；

将区域和检测精度作为一组第二对照组，获取预设的第二空白数据库，将第二对照组存入第二空白数据库；

当全部第二对照组存入第二空白数据库后，将第二空白数据库作为检测精度对照库，完成建立；

其中，第二条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第一范围内大于等于预设第一数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均大于等于预设的相似度阈值；

第三条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第二范围内大于等于预设第二数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均小于等于相似度阈值。

本发明实施例提供的一种智能化气体泄漏检测系统，包括：

设定模块，用于设定目标区域；

第一确定模块，用于建立时间间隔对照库，基于时间间隔对照库，确定目标区域对应的时间间隔；

检测模块，每隔所述时间间隔获取所述目标区域的检测参数，基于所述检测参数进行气体泄漏检测；

输出模块，用于输出检测结果。

优选的，第一确定模块执行如下操作：

获取预设的区域集，区域集包括：多个区域；

基于预设的设备库，确定区域内至少一个第一设备和第一设备的第一设备型号；

基于预设的记录库，确定第一设备的多个第一使用记录、多个第一维保记录和第一气体泄漏频率；

获取具有与第一设备型号相同的第二设备型号的多个第二设备的多个第二使用记录、多个第二维保记录和第二气体泄漏频率；

对第一使用记录进行特征提取，获得多个第一特征；

对第二使用记录进行特征提取，获得多个第二特征；

将第一特征与第二特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第一匹配结果，第一匹配结果包括：匹配符合的第一特征和第二特征、匹配符合的第一特征和第二特征的第一特征类型以及匹配符合的第一特征和第二特征之间的第一匹配度；

基于预设的价值度库，确定第一特征类型和第一匹配度共同对应的第一价值度，将第一价值度与匹配符合的第二特征对应第二使用记录对应第二设备进行关联；

对第一维保记录进行特征提取，获得多个第三特征；

对第二维保记录进行特征提取，获得多个第四特征；

将第三特征与第四特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第二匹配结果，第二匹配结果包括：匹配符合的第三特征和第四特征、匹配符合的第三特征和第四特征的第二特征类型以及匹配符合的第三特征和第四特征之间的第二匹配度；

基于价值度库，确定第二特征类型和第二匹配度共同对应的第二价值度，将第二价值度与匹配符合的第四特征对应第二维保记录对应第二设备进行关联；

汇总与第二设备相关联的第一价值度，获得第一价值度和；

汇总与第二设备相关联的第二价值度，获得第二价值度和；

提取满足预设的第一条件的第二设备的第二气体泄漏频率以及与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备的第一气体泄漏频率中的最大值，并作为目标频率；

基于预设的时间间隔库，确定目标频率对应的时间间隔，将时间间隔与具有与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备进行关联；

提取区域内与第一设备相关联的时间间隔中的最小值，并作为目标时间间隔；

将区域与目标时间间隔组合作为一组第一对照组，获取预设的第一空白数据库，将第一对照组存入第一空白数据库；

当全部第一对照组存入第一空白数据库后，将第一空白数据库作为时间间隔对照库，完成建立；

其中，第一条件包括：

相同第二设备型号的第二设备的第一价值度和大于等于预设的第一价值度阈值且第二价值度和大于等于预设的第二价值度阈值。

优选的，检测模块执行如下操作：

对所述检测参数进行解析，获得所述目标区域的红外图像序列；

将所述红外图像序列划分成当前帧图像和前n帧图像；

对所述当前帧图像和所述前n帧图像进行预处理；

对预处理后的所述当前帧图像和所述前n帧图像进行数字细节增强；

对数字细节增强后的所述当前帧图像和所述前n帧图像，采用联合帧间差分和背景差分获取所述当前帧图像中的气体泄漏疑似区域；

对所述气体泄漏疑似区域进行高维特征提取，获得高维特征；

采用特征降维算法从所述高维特征中选取出气体云团特征；

将所述气体云团特征输入预设的识别分类器，进行气体泄漏检测。

优选的，检测模块执行如下操作：

对当前帧图像和前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理。

优选的，智能化气体泄漏检测系统，还包括：

第二确定模块，用于获取当前检测精度，建立检测精度对照库，基于检测精度对照库，确定目标区域的目标检测精度，将目标检测精度替换当前检测精度；

第二确定模块执行如下操作：

基于记录库，确定第一设备的多个误报记录，误报记录包括：误报图像特征和误报时间；

建立时间轴，将误报记录基于误报时间在时间轴上展开，获得多个第一记录项，误报时间与时间轴的时间节点对应；

提取时间轴上满足预设的第二条件的第一记录项，并作为第二记录项；

提取时间轴上满足预设的第三条件的第一记录项，并作为第三记录项；

分别汇总第二记录项的第一数量和第三记录项的第二数量，获得数量和；

基于预设的检测精度库，确定数量和对应的检测精度；

将区域和检测精度作为一组第二对照组，获取预设的第二空白数据库，将第二对照组存入第二空白数据库；

当全部第二对照组存入第二空白数据库后，将第二空白数据库作为检测精度对照库，完成建立；

其中，第二条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第一范围内大于等于预设第一数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均大于等于预设的相似度阈值；

第三条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第二范围内大于等于预设第二数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均小于等于相似度阈值。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种智能化气体泄漏检测方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种智能化气体泄漏检测方法的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测方法，如图1所示，包括：

步骤S1：设定目标区域；

步骤S2：建立时间间隔对照库，基于时间间隔对照库，确定目标区域对应的时间间隔；

步骤S3：每隔所述时间间隔获取所述目标区域的检测参数，基于所述检测参数进行气体泄漏检测；

步骤S4：输出检测结果。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

用户设定想要监测的目标区域【一个或多个，例如：A通道中段阀门区】；建立时间间隔对照库【一数据库，存储有每个区域对应的一个合理时间间隔，用于对照查询区域对应的时间间隔】，基于时间间隔数据库，确定目标区域对应的时间间隔；每隔该时间间隔获取目标区域的检测参数【包括但不限于红外热成像传感器采集的红外图像序列、声学传感器阵列采集的声学参数等】，基于检测参数进行气体泄漏检测；输出检测结果【例如：A通道中段阀门发生气体泄漏】；

本发明实施例设置时间间隔对照库，对照查询用户设定的目标区域对应的一个合理的时间间隔，每隔该时间间隔获取目标区域的红外图像序列进行气体泄漏检测，无需时刻进行气体泄漏检测，降低了系统资源占用率，减少了系统功耗。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测方法，步骤S2中，建立时间间隔对照库，包括：

获取预设的区域集，区域集包括：多个区域；

基于预设的设备库，确定区域内至少一个第一设备和第一设备的第一设备型号；

基于预设的记录库，确定第一设备的多个第一使用记录、多个第一维保记录和第一气体泄漏频率；

获取具有与第一设备型号相同的第二设备型号的多个第二设备的多个第二使用记录、多个第二维保记录和第二气体泄漏频率；

对第一使用记录进行特征提取，获得多个第一特征；

对第二使用记录进行特征提取，获得多个第二特征；

将第一特征与第二特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第一匹配结果，第一匹配结果包括：匹配符合的第一特征和第二特征、匹配符合的第一特征和第二特征的第一特征类型以及匹配符合的第一特征和第二特征之间的第一匹配度；

基于预设的价值度库，确定第一特征类型和第一匹配度共同对应的第一价值度，将第一价值度与匹配符合的第二特征对应第二使用记录对应第二设备进行关联；

对第一维保记录进行特征提取，获得多个第三特征；

对第二维保记录进行特征提取，获得多个第四特征；

将第三特征与第四特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第二匹配结果，第二匹配结果包括：匹配符合的第三特征和第四特征、匹配符合的第三特征和第四特征的第二特征类型以及匹配符合的第三特征和第四特征之间的第二匹配度；

基于价值度库，确定第二特征类型和第二匹配度共同对应的第二价值度，将第二价值度与匹配符合的第四特征对应第二维保记录对应第二设备进行关联；

汇总与第二设备相关联的第一价值度，获得第一价值度和；

汇总与第二设备相关联的第二价值度，获得第二价值度和；

提取满足预设的第一条件的第二设备的第二气体泄漏频率以及与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备的第一气体泄漏频率中的最大值，并作为目标频率；

基于预设的时间间隔库，确定目标频率对应的时间间隔，将时间间隔与具有与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备进行关联；

提取区域内与第一设备相关联的时间间隔中的最小值，并作为目标时间间隔；

将区域与目标时间间隔组合作为一组第一对照组，获取预设的第一空白数据库，将第一对照组存入第一空白数据库；

当全部第一对照组存入第一空白数据库后，将第一空白数据库作为时间间隔对照库，完成建立；

其中，第一条件包括：

相同第二设备型号的第二设备的第一价值度和大于等于预设的第一价值度阈值且第二价值度和大于等于预设的第二价值度阈值。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的区域集具体为：一数据库，内存储有使用场景包含的多个区域，例如：A通道前段阀门区，B通道后段阀门区等；预设的设备库具体为：一数据库，内存储有每个区域内包含的设备，例如：A通道前段阀门区内包含有阀门A、阀门B等；预设的记录库具体为：一数据库，内存储有每个设备的使用记录【例如：阀门的对应的管道内存储有多大压力、何种腐蚀性气体】和维保记录【维修保养记录，例如：维修方式、保养方式等】；预设的价值度库具体为：一数据库，内存储有每个特征类型、匹配度对应的价值度，例如：使用时长特征类型，匹配度越大，越具有参考价值，价值度越大；预设的时间间隔库具体为：一数据库，内存储有每个频率对应的时间间隔，频率越高，说明泄漏概率大，时间间隔越低；预设的第一空白数据库具体为：一数据库，内未存储内容；预设的第一价值度阈值具体为：例如，97；预设的第二价值度阈值具体为：例如，98；

在建立时间间隔对照库时，得确定每个区域的合理检测时间间隔，仅根据第区域的各个第一设备的第一气体泄漏频率来确定，不够全面，可以根据相同型号的第二设备的第二气体泄漏频率辅助确定，但是，由于使用记录、维保记录存在不同，不能盲目选取第二气体泄漏频率；因此，事先建立价值库，确定哪种特征类型、多大匹配度，具有多大的参考价值，筛选出满足第一条件的第二设备的第二泄漏频率，选取第二泄漏频率和第一泄漏频率中的最大值，作为目标频率，再确定目标频率对应第一设备的时间间隔，最后，确定各第一设备的时间间隔中的最小值，作为区域对应的时间间隔【第一对照组】；

本发明实施例建立时间间隔对照库，便于确定区域对应的一个合理的检测时间间隔，获取第二设备的第二气体泄漏频率辅助确定时间间隔，更具备合理性和精准性，同时，在获取第二设备的第二气体泄漏频率时，精准提取第一使用记录和第二使用记录以及第一维保记录和第二维保记录中的特征进行匹配确认，没有盲目获取，更提升了时间间隔对照库建立的精准性。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测方法，步骤S3中，基于红外图像序列进行气体泄漏检测，包括：

对所述检测参数进行解析，获得所述目标区域的红外图像序列；

将所述红外图像序列划分成当前帧图像和前n帧图像；

对所述当前帧图像和所述前n帧图像进行预处理；

对预处理后的所述当前帧图像和所述前n帧图像进行数字细节增强；

对数字细节增强后的所述当前帧图像和所述前n帧图像，采用联合帧间差分和背景差分获取所述当前帧图像中的气体泄漏疑似区域；

对所述气体泄漏疑似区域进行高维特征提取，获得高维特征；

采用特征降维算法从所述高维特征中选取出气体云团特征；

将所述气体云团特征输入预设的识别分类器，进行气体泄漏检测。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

特征降维算法使用主成分分析法；预设的识别分类器采用机器学习算法预先训练生成；提升了气体泄漏检测的精度。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测方法，对当前帧图像和前n帧图像进行预处理，包括：

对当前帧图像和前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

非均匀校正可以使用一点校正算法、两点校正算法和基于场景的非均匀性校正算法；对当前帧图像和前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理可以去除噪声干扰。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测方法，还包括：

步骤S5：获取当前检测精度，建立检测精度对照库，基于检测精度对照库，确定目标区域的目标检测精度，将目标检测精度替换当前检测精度；

其中，建立检测精度对照库，包括：

基于记录库，确定第一设备的多个误报记录，误报记录包括：误报图像特征和误报时间；

建立时间轴，将误报记录基于误报时间在时间轴上展开，获得多个第一记录项，误报时间与时间轴的时间节点对应；

提取时间轴上满足预设的第二条件的第一记录项，并作为第二记录项；

提取时间轴上满足预设的第三条件的第一记录项，并作为第三记录项；

分别汇总第二记录项的第一数量和第三记录项的第二数量，获得数量和；

基于预设的检测精度库，确定数量和对应的检测精度；

将区域和检测精度作为一组第二对照组，获取预设的第二空白数据库，将第二对照组存入第二空白数据库；

当全部第二对照组存入第二空白数据库后，将第二空白数据库作为检测精度对照库，完成建立；

其中，第二条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第一范围内大于等于预设第一数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均大于等于预设的相似度阈值；

第三条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第二范围内大于等于预设第二数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均小于等于相似度阈值。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的检测精度库具体为：一数据库，内存储有数量和对应的检测精度，数量和越大，检测精度越大；预设的第二空白数据库具体为：一数据库，内未存储内容；预设第一数量具体为：例如，6；预设的第一范围具体为：一时间范围，例如，20秒；预设的相似度阈值具体为：例如，97；预设第二范围具体为：一时间范围，例如，18秒；预设第二数量具体为：例如，5；

由于使用环境复杂【例如：有类似气体泄漏的其它气体经过目标区域等】，经常会发生检测误报【例如：某次检测出气体泄漏，下次检测出未气体泄漏，即气体泄漏未保持】；每次误报时，自动提取误报时，是基于何种图像特征【误报图像特征，例如：颜色特征、形状特征、大小特征等】确认出有气体泄漏的；建立时间轴，将各误报记录在时间轴上展开，获得多个记录项；由于，误报记录由系统自己产生，会存在多个记录项重复【气体扩散，各误报图像特征想似】的现象发生【满足第二条件】，筛选出作为作为第二记录项；还有不是重复的独立记录项【满足第三条件】，筛选出作为第三记录项；汇总第二记录项和第三记录项的数量和，确定检测精度【检测精度大，则提升每次检测的次数即可】；

本发明实施例建立检测精度对照库，为不同区域设置不同的检测精度，便于对照查询替代当前检测精度，最大限度降低误报情况的再次发生，检测精度库也在不断更新，更符合实际使用需求，在获得记录项时，还可以自行筛选，无需人工介入，更加智能化。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测系统，如图2所示，包括：

设定模块1，用于设定目标区域；

第一确定模块2，用于建立时间间隔对照库，基于时间间隔对照库，确定目标区域对应的时间间隔；

检测模块3，每隔所述时间间隔获取所述目标区域的检测参数，基于所述检测参数进行气体泄漏检测；

输出模块4，用于输出检测结果。

用户设定想要监测的目标区域【一个或多个，例如：A通道中段阀门区】；建立时间间隔对照库【一数据库，存储有每个区域对应的一个合理时间间隔，用于对照查询区域对应的时间间隔】，基于时间间隔数据库，确定目标区域对应的时间间隔；每隔该时间间隔获取目标区域的检测参数【包括但不限于红外热成像传感器采集的红外图像序列、声学传感器阵列采集的声学参数等】，基于检测参数进行气体泄漏检测；输出检测结果【例如：A通道中段阀门发生气体泄漏】；

本发明实施例设置时间间隔对照库，对照查询用户设定的目标区域对应的一个合理的时间间隔，每隔该时间间隔获取目标区域的红外图像序列进行气体泄漏检测，无需时刻进行气体泄漏检测，降低了系统资源占用率，减少了系统功耗。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测系统，第一确定模块2执行如下操作：

获取预设的区域集，区域集包括：多个区域；

基于预设的设备库，确定区域内至少一个第一设备和第一设备的第一设备型号；

基于预设的记录库，确定第一设备的多个第一使用记录、多个第一维保记录和第一气体泄漏频率；

获取具有与第一设备型号相同的第二设备型号的多个第二设备的多个第二使用记录、多个第二维保记录和第二气体泄漏频率；

对第一使用记录进行特征提取，获得多个第一特征；

对第二使用记录进行特征提取，获得多个第二特征；

将第一特征与第二特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第一匹配结果，第一匹配结果包括：匹配符合的第一特征和第二特征、匹配符合的第一特征和第二特征的第一特征类型以及匹配符合的第一特征和第二特征之间的第一匹配度；

基于预设的价值度库，确定第一特征类型和第一匹配度共同对应的第一价值度，将第一价值度与匹配符合的第二特征对应第二使用记录对应第二设备进行关联；

对第一维保记录进行特征提取，获得多个第三特征；

对第二维保记录进行特征提取，获得多个第四特征；

将第三特征与第四特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第二匹配结果，第二匹配结果包括：匹配符合的第三特征和第四特征、匹配符合的第三特征和第四特征的第二特征类型以及匹配符合的第三特征和第四特征之间的第二匹配度；

基于价值度库，确定第二特征类型和第二匹配度共同对应的第二价值度，将第二价值度与匹配符合的第四特征对应第二维保记录对应第二设备进行关联；

汇总与第二设备相关联的第一价值度，获得第一价值度和；

汇总与第二设备相关联的第二价值度，获得第二价值度和；

提取满足预设的第一条件的第二设备的第二气体泄漏频率以及与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备的第一气体泄漏频率中的最大值，并作为目标频率；

基于预设的时间间隔库，确定目标频率对应的时间间隔，将时间间隔与具有与满足条件的第二设备的第二设备型号相同的第一设备型号的第一设备进行关联；

提取区域内与第一设备相关联的时间间隔中的最小值，并作为目标时间间隔；

将区域与目标时间间隔组合作为一组第一对照组，获取预设的第一空白数据库，将第一对照组存入第一空白数据库；

当全部第一对照组存入第一空白数据库后，将第一空白数据库作为时间间隔对照库，完成建立；

其中，第一条件包括：

相同第二设备型号的第二设备的第一价值度和大于等于预设的第一价值度阈值且第二价值度和大于等于预设的第二价值度阈值。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的区域集具体为：一数据库，内存储有使用场景包含的多个区域，例如：A通道前段阀门区，B通道后段阀门区等；预设的设备库具体为：一数据库，内存储有每个区域内包含的设备，例如：A通道前段阀门区内包含有阀门A、阀门B等；预设的记录库具体为：一数据库，内存储有每个设备的使用记录【例如：阀门的对应的管道内存储有多大压力、何种腐蚀性气体】和维保记录【维修保养记录，例如：维修方式、保养方式等】；预设的价值度库具体为：一数据库，内存储有每个特征类型、匹配度对应的价值度，例如：使用时长特征类型，匹配度越大，越具有参考价值，价值度越大；预设的时间间隔库具体为：一数据库，内存储有每个频率对应的时间间隔，频率越高，说明泄漏概率大，时间间隔越低；预设的第一空白数据库具体为：一数据库，内未存储内容；预设的第一价值度阈值具体为：例如，97；预设的第二价值度阈值具体为：例如，98；

在建立时间间隔对照库时，得确定每个区域的合理检测时间间隔，仅根据第区域的各个第一设备的第一气体泄漏频率来确定，不够全面，可以根据相同型号的第二设备的第二气体泄漏频率辅助确定，但是，由于使用记录、维保记录存在不同，不能盲目选取第二气体泄漏频率；因此，事先建立价值库，确定哪种特征类型、多大匹配度，具有多大的参考价值，筛选出满足第一条件的第二设备的第二泄漏频率，选取第二泄漏频率和第一泄漏频率中的最大值，作为目标频率，再确定目标频率对应第一设备的时间间隔，最后，确定各第一设备的时间间隔中的最小值，作为区域对应的时间间隔【第一对照组】；

本发明实施例建立时间间隔对照库，便于确定区域对应的一个合理的检测时间间隔，获取第二设备的第二气体泄漏频率辅助确定时间间隔，更具备合理性和精准性，同时，在获取第二设备的第二气体泄漏频率时，精准提取第一使用记录和第二使用记录以及第一维保记录和第二维保记录中的特征进行匹配确认，没有盲目获取，更提升了时间间隔对照库建立的精准性。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测系统，检测模块3执行如下操作：

对所述检测参数进行解析，获得所述目标区域的红外图像序列；

将所述红外图像序列划分成当前帧图像和前n帧图像；

对所述当前帧图像和所述前n帧图像进行预处理；

对预处理后的所述当前帧图像和所述前n帧图像进行数字细节增强；

对数字细节增强后的所述当前帧图像和所述前n帧图像，采用联合帧间差分和背景差分获取所述当前帧图像中的气体泄漏疑似区域；

对所述气体泄漏疑似区域进行高维特征提取，获得高维特征；

采用特征降维算法从所述高维特征中选取出气体云团特征；

将所述气体云团特征输入预设的识别分类器，进行气体泄漏检测。上述技术方案的工作原理及有益效果为：

特征降维算法使用主成分分析法；预设的识别分类器采用机器学习算法预先训练生成；提升了气体泄漏检测的精度。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测系统，检测模块3执行如下操作：

对当前帧图像和前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

非均匀校正可以使用一点校正算法、两点校正算法和基于场景的非均匀性校正算法；对当前帧图像和前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理可以去除噪声干扰。

本发明实施例提供了一种智能化气体泄漏检测系统，还包括：

第二确定模块，用于获取当前检测精度，建立检测精度对照库，基于检测精度对照库，确定目标区域的目标检测精度，将目标检测精度替换当前检测精度；

第二确定模块执行如下操作：

基于记录库，确定第一设备的多个误报记录，误报记录包括：误报图像特征和误报时间；

建立时间轴，将误报记录基于误报时间在时间轴上展开，获得多个第一记录项，误报时间与时间轴的时间节点对应；

提取时间轴上满足预设的第二条件的第一记录项，并作为第二记录项；

提取时间轴上满足预设的第三条件的第一记录项，并作为第三记录项；

分别汇总第二记录项的第一数量和第三记录项的第二数量，获得数量和；

基于预设的检测精度库，确定数量和对应的检测精度；

将区域和检测精度作为一组第二对照组，获取预设的第二空白数据库，将第二对照组存入第二空白数据库；

当全部第二对照组存入第二空白数据库后，将第二空白数据库作为检测精度对照库，完成建立；

其中，第二条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第一范围内大于等于预设第一数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均大于等于预设的相似度阈值；

第三条件包括：

第一记录项的误报图像特征与第一记录项前和/或后预设的第二范围内大于等于预设第二数量的第一记录项的误报图像特征的相似度均小于等于相似度阈值。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

预设的检测精度库具体为：一数据库，内存储有数量和对应的检测精度，数量和越大，检测精度越大；预设的第二空白数据库具体为：一数据库，内未存储内容；预设第一数量具体为：例如，6；预设的第一范围具体为：一时间范围，例如，20秒；预设的相似度阈值具体为：例如，97；预设第二范围具体为：一时间范围，例如，18秒；预设第二数量具体为：例如，5；

由于使用环境复杂【例如：有类似气体泄漏的其它气体经过目标区域等】，经常会发生检测误报【例如：某次检测出气体泄漏，下次检测出未气体泄漏，即气体泄漏未保持】；每次误报时，自动提取误报时，是基于何种图像特征【误报图像特征，例如：颜色特征、形状特征、大小特征等】确认出有气体泄漏的；建立时间轴，将各误报记录在时间轴上展开，获得多个记录项；由于，误报记录由系统自己产生，会存在多个记录项重复【气体扩散，各误报图像特征想似】的现象发生【满足第二条件】，筛选出作为作为第二记录项；还有不是重复的独立记录项【满足第三条件】，筛选出作为第三记录项；汇总第二记录项和第三记录项的数量和，确定检测精度【检测精度大，则提升每次检测的次数即可】；

本发明实施例建立检测精度对照库，为不同区域设置不同的检测精度，便于对照查询替代当前检测精度，最大限度降低误报情况的再次发生，检测精度库也在不断更新，更符合实际使用需求，在获得记录项时，还可以自行筛选，无需人工介入，更加智能化。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种智能化气体泄漏检测方法，其特征在于，包括：

步骤S1：设定目标区域；

步骤S2：建立时间间隔对照库，基于所述时间间隔对照库，确定所述目标区域对应的时间间隔；

步骤S3：每隔所述时间间隔获取所述目标区域的检测参数，基于所述检测参数进行气体泄漏检测；

步骤S4：输出检测结果；

建立时间间隔对照库，包括：

获取预设的区域集，所述区域集包括：多个区域；

基于预设的设备库，确定所述区域内至少一个第一设备和所述第一设备的第一设备型号；

基于预设的记录库，确定所述第一设备的多个第一使用记录、多个第一维保记录和第一气体泄漏频率；

获取具有与所述第一设备型号相同的第二设备型号的多个第二设备的多个第二使用记录、多个第二维保记录和第二气体泄漏频率；

对所述第一使用记录进行特征提取，获得多个第一特征；

对所述第二使用记录进行特征提取，获得多个第二特征；

将所述第一特征与所述第二特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第一匹配结果，所述第一匹配结果包括：匹配符合的所述第一特征和所述第二特征、匹配符合的所述第一特征和所述第二特征的第一特征类型以及匹配符合的所述第一特征和所述第二特征之间的第一匹配度；

基于预设的价值度库，确定所述第一特征类型和所述第一匹配度共同对应的第一价值度，将所述第一价值度与匹配符合的所述第二特征对应所述第二使用记录对应所述第二设备进行关联；

对所述第一维保记录进行特征提取，获得多个第三特征；

对所述第二维保记录进行特征提取，获得多个第四特征；

将所述第三特征与所述第四特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第二匹配结果，所述第二匹配结果包括：匹配符合的所述第三特征和所述第四特征、匹配符合的所述第三特征和所述第四特征的第二特征类型以及匹配符合的所述第三特征和所述第四特征之间的第二匹配度；

基于所述价值度库，确定所述第二特征类型和所述第二匹配度共同对应的第二价值度，将所述第二价值度与匹配符合的所述第四特征对应所述第二维保记录对应所述第二设备进行关联；

汇总与所述第二设备相关联的所述第一价值度，获得第一价值度和；

汇总与所述第二设备相关联的所述第二价值度，获得第二价值度和；

提取满足预设的第一条件的所述第二设备的所述第二气体泄漏频率以及与满足所述条件的所述第二设备的所述第二设备型号相同的所述第一设备型号的所述第一设备的所述第一气体泄漏频率中的最大值，并作为目标频率；

基于预设的时间间隔库，确定所述目标频率对应的时间间隔，将所述时间间隔与具有与满足所述条件的所述第二设备的所述第二设备型号相同的所述第一设备型号的所述第一设备进行关联；

提取所述区域内与所述第一设备相关联的所述时间间隔中的最小值，并作为目标时间间隔；

将所述区域与所述目标时间间隔组合作为一组第一对照组，获取预设的第一空白数据库，将所述第一对照组存入所述第一空白数据库；

当全部所述第一对照组存入所述第一空白数据库后，将所述第一空白数据库作为时间间隔对照库，完成建立；

其中，所述第一条件包括：

相同所述第二设备型号的所述第二设备的所述第一价值度和大于等于预设的第一价值度阈值且所述第二价值度和大于等于预设的第二价值度阈值。

2.如权利要求1所述的一种智能化气体泄漏检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，基于所述检测参数进行气体泄漏检测，包括：

对所述检测参数进行解析，获得所述目标区域的红外图像序列；

将所述红外图像序列划分成当前帧图像和前n帧图像；

对所述当前帧图像和所述前n帧图像进行预处理；

对预处理后的所述当前帧图像和所述前n帧图像进行数字细节增强；

对数字细节增强后的所述当前帧图像和所述前n帧图像，采用联合帧间差分和背景差分获取所述当前帧图像中的气体泄漏疑似区域；

对所述气体泄漏疑似区域进行高维特征提取，获得高维特征；

采用特征降维算法从所述高维特征中选取出气体云团特征；

将所述气体云团特征输入预设的识别分类器，进行气体泄漏检测。

3.如权利要求2所述的一种智能化气体泄漏检测方法，其特征在于，对所述当前帧图像和所述前n帧图像进行预处理，包括：

对所述当前帧图像和所述前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理。

4.如权利要求1所述的一种智能化气体泄漏检测方法，其特征在于，还包括：

步骤S5：获取当前检测精度，建立检测精度对照库，基于所述检测精度对照库，确定所述目标区域的目标检测精度，将所述目标检测精度替换所述当前检测精度；

其中，建立检测精度对照库，包括：

基于所述记录库，确定所述第一设备的多个误报记录，所述误报记录包括：误报图像特征和误报时间；

建立时间轴，将所述误报记录基于所述误报时间在所述时间轴上展开，获得多个第一记录项，所述误报时间与所述时间轴的时间节点对应；

提取所述时间轴上满足预设的第二条件的所述第一记录项，并作为第二记录项；

提取所述时间轴上满足预设的第三条件的所述第一记录项，并作为第三记录项；

分别汇总所述第二记录项的第一数量和所述第三记录项的第二数量，获得数量和；

基于预设的检测精度库，确定所述数量和对应的检测精度；

将所述区域和所述检测精度作为一组第二对照组，获取预设的第二空白数据库，将所述第二对照组存入所述第二空白数据库；

当全部所述第二对照组存入所述第二空白数据库后，将所述第二空白数据库作为所述检测精度对照库，完成建立；

其中，所述第二条件包括：

所述第一记录项的所述误报图像特征与所述第一记录项前和/或后预设的第一范围内大于等于预设第一数量的所述第一记录项的所述误报图像特征的相似度均大于等于预设的相似度阈值；

所述第三条件包括：

所述第一记录项的所述误报图像特征与所述第一记录项前和/或后预设的第二范围内大于等于预设第二数量的所述第一记录项的所述误报图像特征的相似度均小于等于所述相似度阈值。

5.一种智能化气体泄漏检测系统，其特征在于，包括：

设定模块，用于设定目标区域；

第一确定模块，用于建立时间间隔对照库，基于所述时间间隔对照库，确定所述目标区域对应的时间间隔；

检测模块，每隔所述时间间隔获取所述目标区域的检测参数，基于所述检测参数进行气体泄漏检测；

输出模块，用于输出检测结果；

所述第一确定模块执行如下操作：

获取预设的区域集，所述区域集包括：多个区域；

基于预设的设备库，确定所述区域内至少一个第一设备和所述第一设备的第一设备型号；

基于预设的记录库，确定所述第一设备的多个第一使用记录、多个第一维保记录和第一气体泄漏频率；

获取具有与所述第一设备型号相同的第二设备型号的多个第二设备的多个第二使用记录、多个第二维保记录和第二气体泄漏频率；

对所述第一使用记录进行特征提取，获得多个第一特征；

对所述第二使用记录进行特征提取，获得多个第二特征；

将所述第一特征与所述第二特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第一匹配结果，所述第一匹配结果包括：匹配符合的所述第一特征和所述第二特征、匹配符合的所述第一特征和所述第二特征的第一特征类型以及匹配符合的所述第一特征和所述第二特征之间的第一匹配度；

基于预设的价值度库，确定所述第一特征类型和所述第一匹配度共同对应的第一价值度，将所述第一价值度与匹配符合的所述第二特征对应所述第二使用记录对应所述第二设备进行关联；

对所述第一维保记录进行特征提取，获得多个第三特征；

对所述第二维保记录进行特征提取，获得多个第四特征；

将所述第三特征与所述第四特征进行匹配，若存在匹配符合，获取第二匹配结果，所述第二匹配结果包括：匹配符合的所述第三特征和所述第四特征、匹配符合的所述第三特征和所述第四特征的第二特征类型以及匹配符合的所述第三特征和所述第四特征之间的第二匹配度；

基于所述价值度库，确定所述第二特征类型和所述第二匹配度共同对应的第二价值度，将所述第二价值度与匹配符合的所述第四特征对应所述第二维保记录对应所述第二设备进行关联；

汇总与所述第二设备相关联的所述第一价值度，获得第一价值度和；

汇总与所述第二设备相关联的所述第二价值度，获得第二价值度和；

提取满足预设的第一条件的所述第二设备的所述第二气体泄漏频率以及与满足所述条件的所述第二设备的所述第二设备型号相同的所述第一设备型号的所述第一设备的所述第一气体泄漏频率中的最大值，并作为目标频率；

基于预设的时间间隔库，确定所述目标频率对应的时间间隔，将所述时间间隔与具有与满足所述条件的所述第二设备的所述第二设备型号相同的所述第一设备型号的所述第一设备进行关联；

提取所述区域内与所述第一设备相关联的所述时间间隔中的最小值，并作为目标时间间隔；

将所述区域与所述目标时间间隔组合作为一组第一对照组，获取预设的第一空白数据库，将所述第一对照组存入所述第一空白数据库；

当全部所述第一对照组存入所述第一空白数据库后，将所述第一空白数据库作为时间间隔对照库，完成建立；

其中，所述第一条件包括：

相同所述第二设备型号的所述第二设备的所述第一价值度和大于等于预设的第一价值度阈值且所述第二价值度和大于等于预设的第二价值度阈值。

6.如权利要求5所述的一种智能化气体泄漏检测系统，其特征在于，所述检测模块执行如下操作：

对所述检测参数进行解析，获得所述目标区域的红外图像序列；

将所述红外图像序列划分成当前帧图像和前n帧图像；

对所述当前帧图像和所述前n帧图像进行预处理；

对预处理后的所述当前帧图像和所述前n帧图像进行数字细节增强；

对数字细节增强后的所述当前帧图像和所述前n帧图像，采用联合帧间差分和背景差分获取所述当前帧图像中的气体泄漏疑似区域；

对所述气体泄漏疑似区域进行高维特征提取，获得高维特征；

采用特征降维算法从所述高维特征中选取出气体云团特征；

将所述气体云团特征输入预设的识别分类器，进行气体泄漏检测。

7.如权利要求6所述的一种智能化气体泄漏检测系统，其特征在于，所述检测模块执行如下操作：

对所述当前帧图像和所述前n帧图像依次进行非均匀校正和滤波处理。

8.如权利要求5所述的一种智能化气体泄漏检测系统，其特征在于，还包括：

第二确定模块，用于获取当前检测精度，建立检测精度对照库，基于所述检测精度对照库，确定所述目标区域的目标检测精度，将所述目标检测精度替换所述当前检测精度；

所述第二确定模块执行如下操作：

基于所述记录库，确定所述第一设备的多个误报记录，所述误报记录包括：误报图像特征和误报时间；

建立时间轴，将所述误报记录基于所述误报时间在所述时间轴上展开，获得多个第一记录项，所述误报时间与所述时间轴的时间节点对应；

提取所述时间轴上满足预设的第二条件的所述第一记录项，并作为第二记录项；

提取所述时间轴上满足预设的第三条件的所述第一记录项，并作为第三记录项；

分别汇总所述第二记录项的第一数量和所述第三记录项的第二数量，获得数量和；

基于预设的检测精度库，确定所述数量和对应的检测精度；

将所述区域和所述检测精度作为一组第二对照组，获取预设的第二空白数据库，将所述第二对照组存入所述第二空白数据库；

当全部所述第二对照组存入所述第二空白数据库后，将所述第二空白数据库作为所述检测精度对照库，完成建立；

其中，所述第二条件包括：

所述第一记录项的所述误报图像特征与所述第一记录项前和/或后预设的第一范围内大于等于预设第一数量的所述第一记录项的所述误报图像特征的相似度均大于等于预设的相似度阈值；

所述第三条件包括：

所述第一记录项的所述误报图像特征与所述第一记录项前和/或后预设的第二范围内大于等于预设第二数量的所述第一记录项的所述误报图像特征的相似度均小于等于所述相似度阈值。

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