[发明专利]一种基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，包括：设置有气敏色变材料的检测模块、待检测气体储存装置、图像采集装置和处理器，多个所述设置有气敏色变材料的检测模块安装在所述待检测气体储存装置的表面，所述图像采集装置用于采集所述设置有气敏色变材料的检测模块的图像，多组所述图像采集装置与所述处理器通信连接，所述处理器用于识别气敏色变材料的颜色变化。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，所述设置有气敏色变材料的检测模块为利用气敏色变材料形成的涂料状或者胶带状结构。

3.根据权利要求2所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，所述涂料状或者胶带状结构的表面或者旁边设置有颜色鲜明的定位胶条。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，所述定位胶条的颜色为红色、蓝色或黄色。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，所述图像采集装置为高清数字摄像头或相机。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，所述图像采集装置固定安装在图像采集区域或者搭载在移动设备上，所述移动设备为无人机或巡检机器人。

7.一种基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测方法，应用于权利要求1-6任一所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，包括以下步骤：

S1，处理器中后端Nest主服务模块通过opencv处理图像采集装置的rtsp视屏流，每隔15秒获取一帧图片通过grpc请求送到python图像分析服务模块；

S2，python图像分析服务模块获得图片后，先判断图片的整体亮度，如果亮度过低，对图片的亮度和对比度进行调整；

S3，根据定位胶条的rgb大致范围将整张图片二值化处理；

S4，利用opencv提取出二值化图片中的定位胶条轮廓，然后过滤掉其中的异常数据，并对轮廓红蓝分类，之后再两两匹配；

S5，根据匹配的轮廓确定待分析点位的坐标及范围，待所有点位找到后，就开始进行点位“健康检查”；

S6，通过所述“健康检查”判断点位颜色分布是否正常，如果异常，则表示发生气体泄漏。

8.根据权利要求7所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述“健康检查”具体包括：计算点位内深灰色到纯黑色面积占整个点位面积的百分比，百分比是否大于设定阈值，来判断点位是否正常。

9.根据权利要求7所述的基于图像识别技术的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述“健康检查”具体包括将目前分析的局部点位与前面几张图片的点位信息进行对比，如果相比前几张图片有较大变化，则为异常。