【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法及系统。
技术介绍
1、在工业发展进程中，难免会出现有毒气体的泄漏，大多数危险气体为挥发性有机气体，因其具有无色无味的特点，在发生泄漏时不易被工作人员察觉，如果对于这些气体不能及时采取措施，将会引发恶劣的影响。当前，电子化工企业中主要依靠传统传感器式检测设备对化工园区进行排察。检测设备可分为移动式、便携式和固定式气体检测器三大类。随着科技的发展，传感器的检测精度在不断提高，检测方式也多样化，但仍有检测范围小、难以定位，需要人为干涉等问题。
2、为此，如何快速检测到气体泄漏的存在，有效评估泄漏气体在空间中的分布状态和扩散趋势，准确定位气体泄漏源，以便相关部门和人员迅速采取有效措施，防止重大气体泄漏事故的发生成为迫切需要解决的问题。
3、综上所述，本专利技术提出基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法及系统，通过对红外视频图像与可见光视频图像对比获取各红外图像中的疑似气体泄漏区域，根据各疑似气体泄漏区域形状、灰度重心变化得到当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数，与泄漏阈值比较得到气体泄漏区域，并进行预警。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、第一方面，本专利技术实施例提供了基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，该方法包括以下步骤：
3、采集工业管道各时刻红外图像及可
4、通过高斯混合模型获取各时刻红外图像及可见光图像的运动区域，分别记为红外运动图像及可见光运动图像；将各时刻红外及可见光运动图像的差分图像中各运动区域作为各时刻红外图像中各疑似气体泄漏区域；根据各疑似气体泄漏区域的各方向辐射线长度得到各可信泄漏区域；获取当前时刻红外图像中各可信泄漏区域的灰度重心变化轨迹；根据各灰度重心变化轨迹的波动情况得到各灰度重心变化轨迹的灰度重心波动指数；
5、通过方向梯度直方图特征及主成分分析获取红外视频图像中的主成分图像；将主成分图像中、灰度重心处于同一灰度重心变化轨迹的各可信泄漏区域组成的序列作为第一序列；根据第一序列中元素变化得到第一序列中各相邻可信泄漏区域之间的气体递变程度；根据气体递变程度得到第一序列中各相邻可信泄漏区域之间的气体扩散指数；根据气体扩散指数得到各灰度重心变化轨迹的气体扩散程度；
6、根据各灰度重心变化轨迹的灰度重心波动指数及气体扩散程度得到当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数；根据当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数得到气体泄漏区域。
7、优选的，所述根据各疑似气体泄漏区域的各方向辐射线长度得到各可信泄漏区域，具体为：
8、对于各疑似气体泄漏区域，将疑似气体泄漏区域的各方向辐射线长度输入半径形状指数计算公式得到疑似气体泄漏区域的半径形状指数；预设不规则阈值；将半径形状指数大于不规则阈值的疑似气体泄漏区域作为可信泄漏区域。
9、优选的，所述获取当前时刻红外图像中各可信泄漏区域的灰度重心变化轨迹，具体为：
10、对于当前时刻红外图像中各可信泄漏区域，获取可信泄漏区域在各时刻红外图像中对应的各可信泄漏区域的灰度重心，将灰度重心随时间变化的轨迹作为当前时刻红外图像中可信泄漏区域的灰度重心变化轨迹。
11、优选的，所述根据各灰度重心变化轨迹的波动情况得到各灰度重心变化轨迹的灰度重心波动指数，具体包括：
12、对于各灰度重心变化轨迹，通过曲线拟合获取灰度重心变化轨迹的拟合曲线，通过梯度下降算法获取拟合曲线的各极值点；分别获取所有极值点横、纵坐标平均值组成的坐标记为中心坐标；将所有极值点到中心坐标之间欧氏距离的均值作为灰度重心变化轨迹的灰度重心波动指数。
13、优选的，所述根据第一序列中元素变化得到第一序列中各相邻可信泄漏区域之间的气体递变程度，具体包括：
14、对于第一序列中各对相邻可信泄漏区域，获取相邻可信泄漏区域中各相互对应的辐射线，其中相互对应指辐射线方向相同；计算各相互对应的辐射线之间的长度差值绝对值；计算各相互对应的辐射线上边缘像素点的灰度值差值绝对值；将所述长度差值绝对值与所述灰度值差值绝对值的比值作为相邻可信泄漏区域之间的气体递变程度。
15、优选的，所述根据气体递变程度得到第一序列中各相邻可信泄漏区域之间的气体扩散指数，具体包括：
16、将第一序列中相邻可信泄漏区域中各同角度辐射线的长度差值输入半径形状指数计算公式得到第一序列中相邻可信泄漏区域之间的形状变化指数；
17、对于第一序列中各相邻可信泄漏区域，将相邻可信泄漏区域之间的形状变化指数与气体递变程度的乘积作为相邻可信泄漏区域之间的气体扩散指数。
18、优选的，所述根据气体扩散指数得到各灰度重心变化轨迹的气体扩散程度，具体包括：将各第一序列中相邻可信泄漏区域之间的气体扩散指数的均值作为各灰度重心变化轨迹的气体扩散程度。
19、优选的，所述当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数为：将各灰度重心变化轨迹的灰度重心波动指数与气体扩散程度之和的平均值作为当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数。
20、优选的，所述根据当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数得到气体泄漏区域，具体为：预设泄漏阈值，将气体泄漏指数大于泄漏阈值的可信泄漏区域作为气体泄漏区域。
21、第二方面，本专利技术实施例还提供了基于机器视觉的工业厂房生产安全预警系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
22、本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
23、本专利技术通过机器视觉结合工业管道气体泄漏特点，对疑似气体泄漏区域的边缘不规则特征、扩散递变特征进行分析和量化，同时分析气体的飘动特征，使其能够准确的区分泄漏气体区域和干扰区域，并实现准确定位，解决了气体传感器检测时，检测范围小、难以定位的问题，避免了因气体泄漏检测不及时导致重大气体泄漏事故发生的问题，提高了工业厂房生产安全性，提高了气体泄漏检测准确性，具有较高检测效率；
24、本专利技术提出一种基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法及系统，采集工业管道红外视频图像及可见光视频图像，通过对同时刻红外图像与可见光图像中的运动物体对比获取各时刻红外图像中的疑似气体泄漏区域，通过疑似气体泄漏区域的半径形状指数筛选出可信泄漏区域，根据各可信泄漏区域的灰度重心变化情况得到各灰度重心变化轨迹的灰度重心波动指数，根据红外视频图像中主成分图像的可信泄漏区域的形状及灰度变化得到各灰度重心变化轨迹的气体扩散程度，结合灰度重心波动指数得到当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数，通过泄漏阈值进行判断得到气体泄漏区域，并进行预警，提高了气体泄漏检测精度。
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1.基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述根据各疑似气体泄漏区域的各方向辐射线长度得到各可信泄漏区域，具体为：
3.如权利要求1所述的基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述获取当前时刻红外图像中各可信泄漏区域的灰度重心变化轨迹，具体为：
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数为：将各灰度重心变化轨迹的灰度重心波动指数与气体扩散程度之和的平均值作为当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数。
5.如权利要求1所述的基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述根据当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数得到气体泄漏区域，具体为：预设泄漏阈值，将气体泄漏指数大于泄漏阈值的可信泄漏区域作为气体泄漏区域。
6.基于机器视觉的工业厂房生产安全预警系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述
...【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述根据各疑似气体泄漏区域的各方向辐射线长度得到各可信泄漏区域，具体为：
3.如权利要求1所述的基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述获取当前时刻红外图像中各可信泄漏区域的灰度重心变化轨迹，具体为：
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的工业厂房生产安全预警方法，其特征在于，所述当前时刻各可信泄漏区域的气体泄漏指数为：将各灰度重心变化轨迹...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐湘华，李启明，夏侯遐迩，曾凝霜，张人茂，李辉明，
申请(专利权)人：协享能源科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：
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