CN119492491A 一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法 （海南叁生万物科技有限责任公司）

区新英湾区兴浦路与庆洋路交叉路口一种基于气云成像的危险气体泄露智能监本发明公开了一种基于气云成像的危险气据泄露程度评估指标K和泄露程度阈值集合判断案有效提高了危险气体泄漏检测的准确性和可2基于红外成像技术和光学成像技术对化工园区进行危险气体监测并生成红外气云图根据温度异常指标J、气体扩散速度V、颜色偏移指标RGB和颜气2.根据权利要求1所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在34.根据权利要求1所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在红外气云图像数据还包括红外泄露区域范围S的平均温度红外泄露区域范围S的温根据平均温度红外泄露区域范围S的温度标准差σT和平均温度计算温度异常指5.根据权利要求1所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在h6.根据权利要求1所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在m+k7.根据权利要求1所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在4Oh8.根据权利要求7所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在光学气云图像数据还包括光学泄露区域范围U中像素点个数p，红色值Reda、绿色值a为光学泄露区域范围U内第a个像素点的蓝色值；9.根据权利要求1所述的一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法，其特征在5h)}h)}hhh)}h)}b＝[(Cmax_cmin)+(dmax_dmin)]x2min为光学气云图像边界点坐标中的最小横坐标；Cmax为光学气云图像边界点坐根据温度异常指标J、气体扩散速度V、颜色偏移指标RGB和气K=β1xJ+β2xV+β3xRGB+β4xL泄露程度阈值集合包括重度泄露阈值KZ和轻6[0009]基于红外成像技术和光学成像技术对化工园区进行危险气体监测并生成红外气[0011]使用图像处理算法识别红外泄露区域范围S的图像边界，并获取边界点坐标(xh，7[0031]红外气云图像数据还包括红外泄露区域范围S的平均温度红外泄露[0032]根据平均温度红外泄露区域范围S的温度标准差σT和平均温度计算温度8距fO、光学成像水平分辨率MO和光学成像垂直分辨率NO计算光学气云图像边界点坐标(ch，9程度评估指标K和泄露程度阈值集合判断气体泄露程[0076]根据泄露程度评估指标K和泄露程度阈值集合判断气体泄露程度，所依据的公式[0080](1)基于红外成像技术和光学成像技术对化工园区进行危险气体监测并生成红外[0081](2)根据温度梯度幅度阈值CH和温度梯度幅度AB(x，y)确角度反映泄漏气体的分布情况，通过计算气体扩散指标L，能够更好地了解泄漏的动态特[0083]为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案下面将对具体[0084]图1为本发明一种基于气云成像的危险气体泄露智能监控方法的工作步骤示意[0085]图2为本发明实施例提供一种基于气云成像的危险气体泄漏智能监控系统框架示[0088]步骤1：基于红外成像技术和光学成像技术对化工园区进行危险气体监测并生成[0090]基于红外成像技术和光学成像技术对化工园区进行危险气体监测并生成红外气[0092]使用图像处理算法识别红外泄露区域范围S的图像边界，并获取边界点坐标(xh，[0117]红外气云图像数据还包[0119]根据平均温度红外泄露区域范围S的温度标准差σT和平均温度计算温度异质点的面积来进行衡量质心的位置。通过将泄露区域边界上每个点横坐标的值乘以面积再除以总面积，根据每个点所在小区域面积占整体的比例来确定质心的横坐标。过将泄露区域边界上每个点纵坐标的值乘以面积再除以总面积，根据每个点所在算得到。距fO、光学成像水平分辨率MO和光学成像垂直分辨率NO计算光学气云图像边界点坐标(ch，下的垂直坐标dh。的红色值平均值，通过计算光学泄露区域范围U每个像素点红色值与平均值的差值的总和点的绿色值平均值，通过计算光学泄露区域范围U每个像素点绿色值与平均值的差值的总点的蓝色值平均值，通过计算光学泄露区域范围U每个像素点蓝色值与平均值的差值的总[0157]需要说明的是，该公式通气体监测并生成红外气云图像数据和光学气云图[0187]