CN114062615A - 一种基于图像的气体泄漏监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及气体泄漏监测，具体涉及一种基于图像的气体泄漏监测方法，基于泄漏气体红外辐射模型和气体温度生成气体浓度查找表，获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，将各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值发送至控制终端，控制终端得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，并在整个待测区域内确定泄漏源位置；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以对检测结果进行实时量化处理、无法快速准确确定泄漏源位置的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及气体泄漏监测，具体涉及一种基于图像的气体泄漏监测方法。
背景技术
随着工业化进程的不断推进，各种气体在工业生产和人们日常生活中的应用越来越广泛，涉及能源、化工、电力等多个行业，例如电力开关设备中用于开断高压电流用的六氟化硫(SF6)、空调制冷系统所使用的氟利昂、锅炉燃烧所生成的各种混合气体(NO2、NO、CO)等，天然气的使用更是与每个人的生活息息相关。这些气体，尤其是部分易燃易爆的危险气体，一旦发生泄漏，将会对环境造成严重危害，甚至引发火灾、爆炸等重大安全事故，给企业、社会和个人带来不可估量的损失和伤害。
目前，在气体泄漏监测领域已经使用的几种主要监测技术方法有：泄漏气体介质单点监测预警，超声波、声发射技术，红外成像技术等。其中，泄漏气体介质单点监测预警技术利用基于光学、电化学等原理的单点传感器进行单点监测，可以探测到发生明显气体泄漏后的浓度信号，在小范围指定区域内灵敏度较高，但是只能进行单点布局且容易受到干扰，监测范围受限，单物性选择传感器抗干扰能力差、预警滞后；超声波、声发射技术具有反应迅速，监测速度快，定位准确，主要应用在压力容器泄漏监测中，但一般为接触式检测，多适用于局部材料缺陷，通常只能在设备停车之后检测，很难实现在线监测，对于大范围的气体泄漏监测较为困难。
现有技术中，针对气体泄漏的非接触式监测方法难以对检测结果进行实时量化处理，并且无法快速准确地确定泄漏源位置。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于图像的气体泄漏监测方法，能够有效克服现有技术所存在的难以对检测结果进行实时量化处理、无法快速准确确定泄漏源位置的缺陷。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种基于图像的气体泄漏监测方法，基于泄漏气体红外辐射模型和气体温度生成气体浓度查找表，获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，将各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值发送至控制终端，控制终端得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，并在整个待测区域内确定泄漏源位置。
优选地，所述获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，包括：
对红外全景图像进行处理，得到红外全景图像的前景图像和背景图像，并识别出红外全景图像中的泄漏气体轮廓；
针对泄漏气体轮廓所涵盖的像素点，根据前景图像和背景图像，得到各像素点对应的实时背景灰度值、实时前景灰度值，以及实时灰度差值；
基于实时背景灰度值、实时灰度差值和实时气体温度，在气体浓度查找表中匹配得到各像素点对应的气体浓度值。
优选地，所述基于实时背景灰度值、实时灰度差值和实时气体温度，在气体浓度查找表中匹配得到各像素点对应的气体浓度值，包括：
在气体浓度查找表中匹配得到与实时背景灰度值、实时灰度差值相近的若干组背景灰度参考值、灰度参考差值，并进一步匹配得到与每组背景灰度参考值、灰度参考差值对应的气体浓度参考值，基于各气体浓度参考值得到各像素点对应的气体浓度值。
优选地，所述基于各气体浓度参考值得到各像素点对应的气体浓度值，包括：
针对每个像素点，对对应的各气体浓度参考值进行线性拟合计算，得到该像素点对应的气体浓度值。
优选地，所述气体浓度查找表为背景灰度参考值、灰度参考差值、气体温度与气体浓度参考值之间的对应关系表。
优选地，所述获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，包括：
控制终端向分布设置于各待测区域的气体泄漏监测装置发送控制指令，控制各气体泄漏监测装置分别对各待测区域进行红外全景图像、实时气体温度的数据采集工作，并将采集数据回传至控制终端。
优选地，所述控制终端得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，包括：
控制终端基于各待测区域的红外全景图像确定对应气体泄漏监测装置在整个待测区域中的监测位置；
以对应红外全景图像中各像素点对应的气体浓度值为依据，围绕各气体泄漏监测装置所在监测位置分别建立部分空间分布气体浓度模型；
对各部分空间分布气体浓度模型的重合区域进行整合，形成整体空间分布气体浓度模型，并得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据。
优选地，所述在整个待测区域内确定泄漏源位置，包括：
控制终端对气体浓度空间分布数据进行数据分析，确定整个待测区域内的气体泄漏区域，以及气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，并基于气体泄漏区域内的气体浓度变化情况确定泄漏源位置。
优选地，所述在整个待测区域内确定泄漏源位置之后，包括：
控制终端基于气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，以及泄漏源位置确定最佳疏散路径，并通过控制分布设置于各待测区域的气体泄漏监测装置进行路径指示。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明所提供的一种基于图像的气体泄漏监测方法，具有以下有益效果：
1)基于泄漏气体红外辐射模型和气体温度生成气体浓度查找表，获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，通过构建气体浓度查找表，能够实现红外图像与气体浓度之间的有效转换，为检测结果的实时量化处理提供了有力支持；
2)控制终端基于各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值，得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，并基于数据分析结果确定整个待测区域内的气体泄漏区域，以及气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，进而实现对泄漏源位置的快速准确判定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于图像的气体泄漏监测方法，如图1所示，基于泄漏气体红外辐射模型和气体温度生成气体浓度查找表，获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，将各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值发送至控制终端，控制终端得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，并在整个待测区域内确定泄漏源位置。
本申请技术方案中，基于泄漏气体红外辐射模型和气体温度生成气体浓度查找表，获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，通过构建气体浓度查找表，能够实现红外图像与气体浓度之间的有效转换，为检测结果的实时量化处理提供了有力支持。
具体的，通过构建气体浓度查找表，实现红外图像与气体浓度之间有效转换的方法，包括：
对红外全景图像进行处理，得到红外全景图像的前景图像和背景图像，并识别出红外全景图像中的泄漏气体轮廓；
针对泄漏气体轮廓所涵盖的像素点，根据前景图像和背景图像，得到各像素点对应的实时背景灰度值、实时前景灰度值，以及实时灰度差值；
在气体浓度查找表中匹配得到与实时背景灰度值、实时灰度差值相近的若干组背景灰度参考值、灰度参考差值；
进一步匹配得到与每组背景灰度参考值、灰度参考差值对应的气体浓度参考值；
针对每个像素点，对对应的各气体浓度参考值进行线性拟合计算，得到该像素点对应的气体浓度值。
其中，气体浓度查找表为背景灰度参考值、灰度参考差值、气体温度与气体浓度参考值之间的对应关系表。
获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，包括：
控制终端向分布设置于各待测区域的气体泄漏监测装置发送控制指令，控制各气体泄漏监测装置分别对各待测区域进行红外全景图像、实时气体温度的数据采集工作，并将采集数据回传至控制终端。
本申请技术方案中，控制终端基于各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值，得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，并基于数据分析结果确定整个待测区域内的气体泄漏区域，以及气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，进而实现对泄漏源位置的快速准确判定。
具体的，控制终端基于各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值，确定泄漏源位置的方法，包括：
①将各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值发送至控制终端
②控制终端得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据
控制终端基于各待测区域的红外全景图像确定对应气体泄漏监测装置在整个待测区域中的监测位置；
以对应红外全景图像中各像素点对应的气体浓度值为依据，围绕各气体泄漏监测装置所在监测位置分别建立部分空间分布气体浓度模型；
对各部分空间分布气体浓度模型的重合区域进行整合，形成整体空间分布气体浓度模型，并得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据；
③在整个待测区域内确定泄漏源位置
控制终端对气体浓度空间分布数据进行数据分析，确定整个待测区域内的气体泄漏区域，以及气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，并基于气体泄漏区域内的气体浓度变化情况确定泄漏源位置。
本申请技术方案中，在整个待测区域内确定泄漏源位置之后，控制终端基于气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，以及泄漏源位置确定最佳疏散路径，并通过控制分布设置于各待测区域的气体泄漏监测装置进行路径指示。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：基于泄漏气体红外辐射模型和气体温度生成气体浓度查找表，获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，将各待测区域的红外全景图像以及各像素点对应的气体浓度值发送至控制终端，控制终端得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，并在整个待测区域内确定泄漏源位置。
2.根据权利要求1所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，并结合气体浓度查找表得到各像素点对应的气体浓度值，包括：
对红外全景图像进行处理，得到红外全景图像的前景图像和背景图像，并识别出红外全景图像中的泄漏气体轮廓；
针对泄漏气体轮廓所涵盖的像素点，根据前景图像和背景图像，得到各像素点对应的实时背景灰度值、实时前景灰度值，以及实时灰度差值；
基于实时背景灰度值、实时灰度差值和实时气体温度，在气体浓度查找表中匹配得到各像素点对应的气体浓度值。
3.根据权利要求2所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述基于实时背景灰度值、实时灰度差值和实时气体温度，在气体浓度查找表中匹配得到各像素点对应的气体浓度值，包括：
在气体浓度查找表中匹配得到与实时背景灰度值、实时灰度差值相近的若干组背景灰度参考值、灰度参考差值，并进一步匹配得到与每组背景灰度参考值、灰度参考差值对应的气体浓度参考值，基于各气体浓度参考值得到各像素点对应的气体浓度值。
4.根据权利要求3所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述基于各气体浓度参考值得到各像素点对应的气体浓度值，包括：
针对每个像素点，对对应的各气体浓度参考值进行线性拟合计算，得到该像素点对应的气体浓度值。
5.根据权利要求2所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述气体浓度查找表为背景灰度参考值、灰度参考差值、气体温度与气体浓度参考值之间的对应关系表。
6.根据权利要求2所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述获取各待测区域的红外全景图像和实时气体温度，包括：
控制终端向分布设置于各待测区域的气体泄漏监测装置发送控制指令，控制各气体泄漏监测装置分别对各待测区域进行红外全景图像、实时气体温度的数据采集工作，并将采集数据回传至控制终端。
7.根据权利要求1所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述控制终端得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据，包括：
控制终端基于各待测区域的红外全景图像确定对应气体泄漏监测装置在整个待测区域中的监测位置；
以对应红外全景图像中各像素点对应的气体浓度值为依据，围绕各气体泄漏监测装置所在监测位置分别建立部分空间分布气体浓度模型；
对各部分空间分布气体浓度模型的重合区域进行整合，形成整体空间分布气体浓度模型，并得到整个待测区域的气体浓度空间分布数据。
8.根据权利要求7所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述在整个待测区域内确定泄漏源位置，包括：
控制终端对气体浓度空间分布数据进行数据分析，确定整个待测区域内的气体泄漏区域，以及气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，并基于气体泄漏区域内的气体浓度变化情况确定泄漏源位置。
9.根据权利要求8所述的基于图像的气体泄漏监测方法，其特征在于：所述在整个待测区域内确定泄漏源位置之后，包括：
控制终端基于气体泄漏区域内的气体浓度变化情况，以及泄漏源位置确定最佳疏散路径，并通过控制分布设置于各待测区域的气体泄漏监测装置进行路径指示。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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