[发明专利]一种基于Canny算法的铁水罐安全检测系统方法

权利要求书

1.一种基于Canny算法的铁水罐安全检测系统方法，其特征在于：包括有如下步骤：

第一步：热红外成像装置：

监控点处于监控状态，当一个铁水罐完全进入监控点的可视范围后，光栅触发，红外摄像仪开始工作，拍照，并将数据上传至系统进行处理；

第二步：图像分析处理：

对所拍照图片通过高斯滤波，使图像中灰度变化剧烈的部分变平滑，σ为高斯核函数的标准差，该值越大，图像平滑效果越清晰，高斯核函数为：

式中：σ为高斯核函数的标准差，x、y为二维坐标系数值；

进行图像增强，图像中的部分像素点之间具有差值，因此能够利用导数的特殊性，进行一阶有限差分计算，计算出各个像素点的梯度值和梯度方向,计算公式为：

梯度值：

梯度方向：

式中：G_x(x,y)为通过Sobel滤波器水平方向差分，G_y(x,y)为通过Sobel滤波器垂直方向差分；

利用非极大值抑制，保留具有相同梯度方向的像素点之间的最大值，消除图像增强过后的离散值；

应用双阈值检测筛查目前通过卷积取得的像素点是否属于边缘部分，设置低阈值θ₁和高阈值θ₂，当灰度梯度低于θ₁时，保留像素点，属于强边缘；当灰度梯度介于θ₁和θ₂，保留已存在的点和相连接的点属于弱边缘；当灰度梯度大于θ₂，舍弃像素点；

经过以上过程，划分好强弱边缘，强边缘为真边缘，而弱边缘则可能为伪边缘，若是弱边缘或与之相邻的像素中任意一个像素属于强边缘，则认为该弱边缘为真边缘，从而形成最终图像；

将所得图像与对象特征图对比判决阈值，根据物体进入、抓拍、离开的不同情形分为三组判决阈值，每种情况包括形状、位置、面积三个阈值，表示实时识别的物体的轮廓和模板轮廓的偏差比值，进入的情况表示实时识别的物体的轮廓和模板轮廓的偏差比值三个阈值都小于进入阈值的时候，表示物体的到来，等待抓拍；当偏差比值都小于抓拍阈值，则进行抓拍；当偏差比值有一个值大于离开阈值，则表示物体已经离开，等待检测下一个物体的到来。

第三步：数据处理；

利用检测平台搭建，将所获取的铁水罐的红外图片中最高温度点与警戒温度对比，分析判断，通过传感器预警、报警，在上位机显示器显示罐号和温度，并将数据上传数据库。

2.根据权利要求1所述的一种基于Canny算法的铁水罐安全检测系统方法，其特征在于：所述检测平台搭载摄像机和传感设备，所述传感设备包括红外传感器和温度传感器。