[发明专利]一种危险品运输安全检测方法及其系统

说明书

本发明属于危险品运输安全检测技术领域，公开了一种危险品运输安全检测方法及其系统，包括：视频监控模块、温度检测模块、压力检测模块、中央控制模块、无线通信模块、定位模块、环境识别模块、报警模块、灭火模块、储存模块。本发明通过环境识别模块以检测到的危险品本身的形状和周边环境要求为基础，检测影响危险品安全的周边环境因子；然后根据危险品本身的形状和周边环境要求及影响危险品安全的周边环境因子对比判断危险品周边环境的安全等级，识别危险品运输时的周边环境，可以有效识别危险品周边的环境，为危险品安全运输提供保障；同时通过报警模块、灭火模块可以快速灭火，降低事故的损失。

技术领域

本发明属于危险品运输安全检测技术领域，尤其涉及一种危险品运输安全 检测方法及其系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

危险品(hazardous material)，易燃、易爆、有强烈腐蚀性、有毒等物品 的总称。如汽油、炸药、强酸、强碱、苯、萘、赛璐珞、过氧化物等。运输和 贮藏时，应按照危险品条例处理。然而，在危险品的运输过程中，不能对对周 边的环境安全性进行识别判断，容易导致危险品运输事故发生；同时一旦发生 着火事件，不能及时进行灭火导致重大事故。

图像的分辨率越高，提供的信息就越丰富。在各种各样的实际应用中，高 分辨率图像都发挥着重要作用。高分辨率卫星图像有助于目标识别，交通及安 全监控、模式识别等领域也需要高分辨率图像。由于受成像系统物理条件和天 气影响，成像过程中往往存在运动模糊、下采样和噪声等退化过程，使得实际 得到的图像分辨率低、质量差。要获得高分辨率图像，最直接的方法是采用高 分辨率图像传感器，降低像素尺寸，提高单位面积的像素数量，但这种方法对 图像传感器和光学器件的制造工艺和成本的要求很高，在很多场合中难以实现。 图像超分辨重建技术可以从单帧或多帧低分辨率输入图像获得高分辨率图像， 相比而言，使用超分辨重建技术成本更低，更容易实现。

目前，图像超分辨率重建技术可分为三类：基于插值、基于重建和基于学 习的方法。

基于插值的方法是超分辨率研究中最直观的方法。常见的方法包括最近邻 插值、双线性插值、双立方插值等。这类方法的优点是计算复杂度低，快速易 行。但是引入的高频信息是基于预先假定的插值模板，当模板与实际情况不符 时，可能导致重建图像质量不高。

基于重建的方法根据图像退化模型，结合图像先验知识构造相应的正则项 以恢复丢失的高频信息。包括迭代反向投影方法、最大后验概率方法等。这类 方法能在一定程度上缓解基于插值方法所产生的模糊效果。但当图像放大倍数 较大时，重建效果通常也不太理想。

基于学习的方法是近年来超分辨率算法研究的热点方向。其基本思路是通 过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，将学好的映射关系用于 低分辨率输入图像以获得高分辨率图像。但是当放大倍数较大时，高、低分辨 率图像块在各自特征空间形成的局部结构不再相似，导致重建质量的下降。另 一方面，当选取的近邻数K变化时，重建质量波动较大，因此，近邻数K的选 取是一个亟待解决的问题。为此，Chan等人在文献“Chan T M,Zhang J,Pu J, et al.Neighbor embedding based super-resolutionalgorithm through edge detection and feature selection[J].Pattern RecognitionLetters,2009, 30(5):494-502.”中针对边缘检测和特征选择对邻域嵌入方法进行了改进，对 边缘图像块和非边缘图像块进行不同的处理，同时对图像块选取了新的特征表 示，从而提高了重建质量。然而，该方法依赖边缘检测，不正确的边缘检测会 使结果图像中存在人工痕迹。

以恢复更多的高频细节信息，提高重建图像的质量。