一种有毒易爆气体远程监测的气体云团实时识别方法

摘要

本发明涉及气体监测相关领域，具体公开了一种有毒易爆气体远程监测的气体云团实时识别方法，包括以下步骤：S1、采集气体视频序列图像，获取气体红外序列图像；S2、将获取的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像逐帧进行预处理；S3、对于预处理后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行数字细节增强；S4、对数字细节增强后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像，采用联合帧间差分和背景差分获取当前气体红外序列图像中的气体云团区域；本发明通过对气体云团的实时识别，方便精确定位和显示气体云团的位置，方便及时发现有毒易爆气体的位置，给工作人员的远程监测工作带来便利。

说明书

技术领域

本发明涉及气体监测相关领域，具体为一种有毒易爆气体远程监测的气体云团实时识别方法。

背景技术

随着我国现代化进程的加速，石油化工、汽车、燃煤等行业的迅速扩大发展使得环境问题变得日益严重，另外，在一些工业厂房中也不免有一些有毒易爆气体泄漏或超标的潜在因素发生，对于有毒易爆气体泄露等情况时，人员不能进入危险现场中心区域进行监测，从而难以获取监测区域的手气体数据，容易导致危险的发生。

发明内容

本发明的目的在于提供一种有毒易爆气体远程监测的气体云团实时识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种有毒易爆气体远程监测的气体云团实时识别方法，包括以下步骤：

S1、采集气体视频序列图像，获取气体红外序列图像；

S2、将获取的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像逐帧进行预处理；

S3、对于预处理后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行数字细节增强；

S4、对数字细节增强后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像，采用联合帧间差分和背景差分获取当前气体红外序列图像中的气体云团区域；

S5、根据当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像的图像数据，记录步骤S4中获取的气体云团区域的在图像中的位置坐标；

S6、根据确定的气体云团定位坐标与步骤S4中获取当前气体红外序列图像中的气体云团区域的相应位置进行彩色化渲染；

S7、将与有毒易爆气体相关的主要特征输入监测平台，对气体云团进行定位和识别监测。

优选的，步骤S2中对当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行非均匀性校正，去除固定图案噪声，对去除固定图案噪声的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行滤波处理，去除噪声干扰。

优选的，步骤S4中具体包括以下步骤：

S41、对之前获取的气体红外序列图像进行平均得到初始背景图像；S42、对实时的背景图像进行更新，获得更新后的背景图像；S43、将当前气体红外序列图像和更新后的背景图像进行差分得到二值图像，再对二值图像进行形态学滤波处理得到背景差分图像；S44、对之前获取的气体红外序列图像进行帧间差分，获得多帧帧间差分图像；S45、将背景差分图像和多帧帧间差分图像进行逻辑与运算，得到当前气体红外序列图像中的气体云团区域。

优选的，步骤S6中对气体云团的彩色化渲染方法：是将原处理结果的图像转为RGB颜色空间的彩色图像，然后按照已确定的气体云团坐标，在增强后的背景图像的相应位置赋予用户所选择的颜色，使得彩色化后的气体云团在黑白红外背景图像中更为突出，提高气体云团的可判读性，利于人眼实时探测到气体云团的位置。

优选的，步骤S1-S7中包括实时识别系统，实时识别系统包括气体监测节点、图像预处理模块、数字细节增强模块、气体云团区域获取模块、监测平台和远程终端，且气体监测节点包括图像采集单元、图像输出单元和通信单元，图像采集单元通过采集气体红外序列图像，再通过图像输出单元进行输出；

图像预处理模块用于将获取的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行预处理；

数字细节增强模块，用于对于预处理后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行数字细节增强；

气体云团区域获取模块用于获取当前气体红外序列图像中的气体云团区域；

监测平台包括数据库、数据处理模块、彩色渲染模块和定位模块，数据库用于储存当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像的数据，数据处理模块对当前气体红外序列图像进行处理，彩色渲染模块用于对气体云团区域的相应位置进行彩色化渲染，定位模块用于对气体云团区域的在图像中的位置进行定位识别；

监控终端用于对检测到的气体云团进行监控。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对气体云团的实时识别，方便精确定位和显示气体云团的位置，方便及时发现有毒易爆气体的位置，给工作人员的远程监测工作带来便利。

具体实施方式

下面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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。

本发明提供一种技术方案：一种有毒易爆气体远程监测的气体云团实时识别方法，，包括以下步骤：

S1、采集气体视频序列图像，获取气体红外序列图像；

S2、将获取的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像逐帧进行预处理；

S3、对于预处理后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行数字细节增强；

S4、对数字细节增强后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像，采用联合帧间差分和背景差分获取当前气体红外序列图像中的气体云团区域；

S5、根据当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像的图像数据，记录步骤S4中获取的气体云团区域的在图像中的位置坐标；

S6、根据确定的气体云团定位坐标与步骤S4中获取当前气体红外序列图像中的气体云团区域的相应位置进行彩色化渲染；

S7、将与有毒易爆气体相关的主要特征输入监测平台，对气体云团进行定位和识别监测。

进一步的，步骤S2中对当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行非均匀性校正，去除固定图案噪声，对去除固定图案噪声的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行滤波处理，去除噪声干扰。

进一步的，步骤S4中具体包括以下步骤：

S41、对之前获取的气体红外序列图像进行平均得到初始背景图像；S42、对实时的背景图像进行更新，获得更新后的背景图像；S43、将当前气体红外序列图像和更新后的背景图像进行差分得到二值图像，再对二值图像进行形态学滤波处理得到背景差分图像；S44、对之前获取的气体红外序列图像进行帧间差分，获得多帧帧间差分图像；S45、将背景差分图像和多帧帧间差分图像进行逻辑与运算，得到当前气体红外序列图像中的气体云团区域。

进一步的，步骤S6中对气体云团的彩色化渲染方法：是将原处理结果的图像转为RGB颜色空间的彩色图像，然后按照已确定的气体云团坐标，在增强后的背景图像的相应位置赋予用户所选择的颜色，使得彩色化后的气体云团在黑白红外背景图像中更为突出，提高气体云团的可判读性，利于人眼实时探测到气体云团的位置。

进一步的，建步骤S1-S7中包括实时识别系统，实时识别系统包括气体监测节点、图像预处理模块、数字细节增强模块、气体云团区域获取模块、监测平台和远程终端，且气体监测节点包括图像采集单元、图像输出单元和通信单元，图像采集单元通过采集气体红外序列图像，再通过图像输出单元进行输出；

图像预处理模块用于将获取的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行预处理；

数字细节增强模块，用于对于预处理后的当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像进行数字细节增强；

气体云团区域获取模块用于获取当前气体红外序列图像中的气体云团区域；

监测平台包括数据库、数据处理模块、彩色渲染模块和定位模块，数据库用于储存当前气体红外序列图像和之前获取的气体红外序列图像的数据，数据处理模块对当前气体红外序列图像进行处理，彩色渲染模块用于对气体云团区域的相应位置进行彩色化渲染，定位模块用于对气体云团区域的在图像中的位置进行定位识别；

监控终端用于对检测到的气体云团进行监控。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。