基于VIBE算法的室外泄漏气体检测

为解决危险气体泄漏检测问题,提出一种基于VIBE算法的室外泄漏气体检测算法。针对目前基线算法检测过程中存在的泄漏气体与邻域背景成像灰度对比度低、存在非气体运动前景干扰以及检测结果噪声严重等问题,首先通过多个级联增强算法对红外源图像进行气体增强和背景模糊以增强灰度对比度,然后将气体增强检测图与背景模糊检测图进行差分操作去除非气体运动前景干扰,最后通过连通域滤波消除剩余噪声,得到泄漏气体检测结果。本文对大量真实数据进行对比实验和鲁棒性检测实验,实验结果证明,本文相较基线算法具备更强的检测性能,其中检测率和误检率分别提高13.21%和降低5.62%,算法耗时约25 ms/frame,满足实时性需求。本文通过级联图像增强、气体检测及虚警滤除等多个模块实现对室外泄漏气体的鲁棒性检测,提高气体检测精确度的同时生成直观视觉信息以准确定位气体泄漏源头及逸散范围,解决户外危险气体泄漏检测难题。

基于交叉注意力的多源数据融合的气体泄漏检测

为解决单一传感器在管道气体泄漏检测时容易出现误报、漏报的问题,及时预警并反馈泄漏状况,提出一种基于交叉注意力的多源数据融合管道泄漏检测方法。首先,利用预训练的ShuffleNetV2模型提取热像仪数据的空间特征;然后,结合一维卷积神经网络(1DCNN)和双向门控循环单元(BiGRU),构建1DCNN-BiGRU模型,以提取气体传感器数据的时序特征;最后,运用交叉注意力捕获数据的时空关联性得到2个数据源的特征表示,通过残差方式进行特征连接后输入到分类层中,得到识别结果。结果表明:所构建的多源数据融合模型(SCGA)对气体识别准确率为99.22%,损失值在0~0.04内波动;与仅使用气体传感器数据的支持向量机(SVM)、1DCNN、BiGRU模型相比,准确率至少提升4.12%;与仅使用热图像传感器数据的MobileNetV3、ShuffleNetV2、ResNet18模型相比,准确率至少提升1.14%;与将时序特征和空间特征直接拼接的多源数据融合模型(SCG)相比,准确率提升1%。SCGA模型对气体识别具有较高精度。

融合结构重参数化变换的气体泄漏红外检测

针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以增强模型的鲁棒性;通过K-means聚类分析出适用于气体泄漏红外检测的候选框以预置模型参数;优化定位损失函数以提高模型对泄漏区域的定位准确性;采用改进后的轻量化网络RepVGG模块重构特征提取网络增强模型的特征提取能力,以实现轻量化并提高检测精度。实验结果表明,GRNet模型对氨气泄漏的平均检测精度达到94.90%,单张图像平均检测时间达到3.40 ms。采用伪色彩映射实现泄漏浓度的视觉感知效果,采用PyQt5将GRNet模型进行封装实现气体泄漏红外检测系统界面的可视化并在Jetson Nano B01嵌入式实验平台部署该模型,验证了实际工程应用的可行性和有效性,为开发气体泄漏非接触探测装置以保障涉气企业的安全生产和稳定运行提供一种有效的检测算法。

基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法。首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割。实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%~96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力。

基于红外气体成像及实例分割的气体泄漏检测方法

针对红外气体成像实现自动化的泄漏检测,提出了一种基于深度网络的气羽实例分割方法,可以同时实现泄漏检测、气羽分割以及多泄露源的区分。不同于现有的实例分割方法,针对泄漏气羽各向异性的空间特征,采用二维高斯模型下的概率函数作为嵌入空间的相似性度量,提出了一种新的聚类损失函数。该损失函数通过聚拢实例内的像素点,同时学习一个斜椭圆形的带宽来最大化每个气羽实例分割掩膜。为了获得更多的红外气体成像数据以及避免人工标注气羽轮廓的困难,提出了一种使用合成红外气体成像数据集来训练模型的方法。实验结果表明,经过合成数据的训练,本文方法可以成功地在真实的红外视频上进行自动泄漏检测。与其他先进的实例分割方法相比,本文方法在保持高精度的同时具有更快的处理速度,适用于实时泄漏检测场景。

基于迁移学习的气体泄漏红外图像去噪方法

非制冷型红外相机由于其成本低、寿命长、性能稳定等优势在气体泄漏检测领域有着广泛应用,而良好的图像去噪算法可以有效提升其检测灵敏度与准确性。结合深度学习和迁移学习技术,提出了一种基于深度迁移学习的气体泄漏红外图像去噪方法。首先使用静止场景数据集对卷积神经网络模型进行训练,然后固定部分模型参数,并通过仿真气体数据集对模型再次训练,最终获得适用于气体泄漏红外图像去噪的模型。实验结果表明,该方法可以对非制冷型红外相机拍摄的气体红外图像进行去噪,去噪后的图像具有明显的气体轮廓信息,同时可以分辨出泄漏源的位置。因此,该方法可以帮助非制冷型红外相机更好地完成气体泄漏检测任务。

光流增强的红外成像气体泄漏检测方法

危险气体检测技术是石化等企业安全生产的必要保障之一,在工业生产中有着重要的作用。为了弥补现阶段基于红外成像技术的气体泄漏检测算法单帧检测的不足,提高检测精度,本文提出了光流增强的红外成像气体泄漏检测方法。首先使用光流网络提取视频中的运动特征,然后将运动特征与原图融合生成光流增强的气体泄漏图像送入YOLO网络进行检测,最终确定视频中是否存在气体泄漏并获取其位置信息。经过同增强前数据的对比测试,该方法将召回率保持在可接受范围内的同时,虚警率由17.87%降低至0.60%、精确率由77.21%提升至99.99%;检测速度约为13 fps,可实现实时检测。

基于气体形状特征和灰度分布的气体泄漏检测算法

由于红外视频具有对比度低,信噪比低和边缘模糊等特点,在识别泄露气体时容易出现误判。为解决该问题,本文提出了基于气体形状特征和灰度分布的气体泄漏检测算法。首先,利用高斯滤波对红外视频作去噪处理;其次,利用背景减除法提取疑似气体泄露区域;提取各连通区域的形状特征向量,根据当前帧及其相邻帧间形状特征向量间的余弦相似度,排除非气体区域;最后,根据气体扩散过程中图像灰度变化特点,对上、下、左、右4条连线上的点利用最小二乘法进行直线拟合,再根据直线斜率确定气体泄漏区域。实验结果表明,本文提出的算法能准确地检测气体泄漏区域,对于视频中的干扰因素具有鲁棒性。

气体泄漏红外成像检测系统的性能测试方法研究

气体泄漏红外成像检测技术以其高效率遥测成像等显著优势成为气体泄漏检测的有效手段之一,针对此类系统探测能力的评价方法不全面的问题,通过改造MRTD测量靶标及方式,提出了适用于被动式气体红外成像检测系统性能的最小可分辨气体浓度MRGC(minimum resolvable gas concentration)评价方法,设计并搭建了MRGC性能测试系统,并以乙烯气体为检测目标进行了测试,测试结果与系统MRTD曲线的变化趋势具有较好的一致性.

一种高精度微量气体泄漏检测仪的设计与研究

密封器件气密性检测是一项重要的安全检测之一 ,这里采用微差压原理 ,利用高精度差压传感器、精密对称气路和单片机测控系统组成测试装置 ,实现了对一定容积和压力下密封器件气密性的高精度检测。介绍了该检测仪的工作原理、硬件软件结构和系统性能。

宽波段气体泄漏红外成像检测系统设计

有毒有害气体的泄漏不仅污染环境,而且威胁人民生命财产安全,世界各国都非常重视快速有效的气体泄漏检测技术的研究和仪器开发。针对这一问题,提出了宽波段气体泄漏红外成像检测系统设计方案,主要包括宽波段红外光学镜头、子波段滤光片及切换装置、宽波段非制冷焦平面探测器、视频处理及系统控制电路等组成部分,充分利用非制冷探测器的无光谱选择特性,结合热图像非均匀性校正和数字细节增强处理算法,实现了对不同种类气体泄漏的高灵敏度检测,提供了适合人眼判断的气体泄漏视频图像显示结果。整个系统具有可检测气体种类多、检测范围大速度快、气体泄漏痕迹明显增强、系统便携性突出、成本相对较低等特点。

基于模糊PID控制的气体泄漏检测系统的容积补偿

容积补偿装置控制系统的性能决定了泄漏检测系统的稳定性、检测精度和检测速度。针对在常规PID中引入设定权值后超调量减小,而过程响应的上升时间却增加的问题,参考ZN整定法设计并优化了自适应设定值权值的模糊PID控制器;建立了控制系统数学模型,采用Matlab/Simulink进行了模糊PID控制与优化后模糊PID控制的仿真比较;最后,分别采用模糊PID控制与优化后模糊PID控制作为容积补偿控制算法,设计了检测系统的控制软件,并进行了实验。仿真和实验结果表明,优化后的模糊PID控制器在保持其他性能指标的同时,能很好地抑制过程超调量并且不降低设定值响应速度。

气体泄漏检测方法及其工程应用

简要介绍了气动技术中常见的气体泄漏检测方法。其中详细介绍了绝对压力检测法的理论基础。可供工程应用参考。

一种新型光纤布拉格光栅气体泄漏检测传感器

提出了一种新颖的基于光纤自加热效应的气体泄漏检测用传感器,不仅可对管道连接处等易发生泄漏的部位进行实时监测,还可提供定量的有关管道泄漏速度的数据。泄露到光纤外部的泵浦光能被附着在光纤光栅外部的金属涂敷层吸收,导致温度上升,改变了光栅的栅格周期,进而影响了光栅的谐振波长。当有气流通过光纤光栅时,由于热量被带走,导致光纤光栅温度变化,通过监测谐振波长的改变即可求得气体的泄漏速度。为简化信号解调方法,利用长周期光纤光栅的边沿滤波器特性,实现光纤光栅传感波长的解调。实验通过控制CO2的流速,证实了该方法的可行性。

基于多通道声发射检测系统的管道气体泄漏位置定位方法研究

为了自主开发基于声发射检测原理的管道气体泄漏位置定位系统,研制了基于四通道声发射检测系统的管道气体泄漏模拟实验装置;在测定声波沿管壁传播速度基础上开展了管道气体泄漏检测实验,通过改变声发射传感器与泄漏孔的在管道壁面的相对位置来模拟泄漏孔位置的变化;采用小波去噪和滑动平均滤波方法对所采集的泄漏信号进行了处理,利用互相关算法求取了各传感器之间的延迟时间,进而基于时间差提出了泄漏孔的定位算法;实验结果表明模拟管道上泄漏孔的定位结果相对误差低于4.0%,该系统对泄漏位置的定位精度满足行业标准和国家标准的要求;通过优化设计声发射信号的采样频率、管道材质、管道壁厚和传感器端面面积等能够进一步提高定位的准确度。

一种舰船气体泄漏的声发射检测方法

论证了目前常用检测方法的利弊,提出采用气体泄漏产生的声发射现象进行检测的方法,采用便携装置完成了模拟泄漏装置和实际管路试验。结果表明:该方法针对不同漏孔大小、泄漏压力和距离均可检测气体泄漏,不依赖经验,可满足舰船实际使用的需求。

压力容器气体泄漏中的FSWT和SVM联合检测方法

及时发现压力容器气体泄漏并判别其程度对避免发生安全事故具有重要意义,从气体泄漏源的声信号特征分析角度,从超声范围内提出一种基于频率切片小波变换和支持向量机的气体泄漏故障检测方法。利用频率切片小波变换对声波传感器采集的声信号进行预处理,分析泄漏声信号局部特征并选取特征明显的观测范围进行重构,从多域分量中提取能够区分是否存在泄漏以及泄漏程度的代表性特征,利用Relief-F算法计算并选取最优特征作为支持向量机的输入并对压力容器的气体泄漏进行识别和分类。经实验分析,采用所筛选出的最具鉴别性的6种特征对是否存在泄漏的判断准确率达到99.75%,对泄漏程度分类的准确率达到94.68%。结果表明该方法的气体泄漏检测准确率高,有助于后续实时检测系统的开发和泄漏孔定位研究。

气体泄漏智能检测小车的设计

为了解决危险化学气体泄漏导致的人员及环境危害的问题,设计一种基于STM32单片机的气体泄漏检测小车,主要包括单片机控制器、直流电机驱动电路、超声波测距避障传感器、红外循迹传感器、气体传感器和GPS定位传感器。利用相关程序及算法实现了多传感器技术的融合。

压力容器气体泄漏中WOA⁃VMD与SVM联合检测方法

从声信号特征分析的角度,提出一种引入鲸鱼算法的变分模态分解(WOA⁃VMD)和支持向量机的气体泄漏故障诊断新方法。首先,引入鲸鱼算法应用于变分模态分解,对参数α和K进行全局寻优,得到最优(α,K)组合,并将优化后的变分模态分解方法应用于时频分析;然后,提取23个可以用来表征气体泄漏信号的时域、频域及时频域特征,构成了特征参数矩阵输入支持向量机;最后,选择识别率最高的特征组合作为支持向量机的输入矩阵,并对气体泄漏情况进行识别。经实验分析:提出的引入鲸鱼算法优化后的VMD方法能够有效地自适应获取最优参数组,且该方法在抗模态混叠和抗噪声干扰方面具有明显优点;利用优化后的VMD方法及其他时、频域分析方法对压力容器气体泄漏声波信号进行特征提取,选取最优的特征组合输入支持向量机,得到泄漏与否判别准确率高达99.18%,有助于对后续泄漏源定位及实时监测系统开发的进一步研究。

气体泄漏的单点探测器与红外成像检测的灵敏度模拟分析

危险气体泄漏引发的事故及灾难对人身安全和社会稳定造成巨大威胁,及时有效地检测到气体泄露、定位泄漏源以及评估气体扩散趋势等成为研究人员关注的热点。与目前各种单点气体探测器固定位置并通过气体扩散进行泄漏气体探测不同,基于红外焦平面探测器的红外成像气体泄漏检测技术对可能的泄露点进行成像检测。由于这两种探测器本身的灵敏度差异较大,且工作原理也有所不同,所以如何评价两者的探测效率成为人们关心的问题。因此,基于计算流体力学软件FLUENT对两种探测器在室内空间环境的检测灵敏度进行了模拟分析,比较了两者在实际应用中的优缺点,指出红外焦平面探测器在响应速度和实际检测灵敏度等方面的独特优势,对红外成像气体泄漏检测技术的进一步发展具有推动作用和借鉴意义。