[发明专利]一种基于改进图像自适应YOLO的氢敏胶带变色检测方法

说明书

本发明公开了一种基于改进图像自适应YOLO的氢敏胶带变色检测方法，该方法包括生成图像处理模块的可微分滤波器，可微分滤波器包括白平衡滤波器、明亮度滤波器、对比度滤波器和饱和度滤波器；当采集到目标识别图像时，生成目标识别图像对应的低分辨率图像，并将低分辨率图像输入至小型卷积神经网络，得到滤波器参数；基于滤波器参数调整各可微分滤波器后，将目标识别图像输入至图像处理模块，得到预处理图像；将预处理图像输入至YOLOv3目标检测器，得到输出图像；基于自监督模块依次提取各定位框对应的框内图片信息的特征值，生成相似度信息；确定氢敏胶带位置区域图像中的变色区域。本申请实现氢敏胶带在弱光环境下的变色检测，且图像识别能力强。

技术领域

本申请涉及加氢技术领域，具体而言，涉及一种基于改进图像自适应YOLO的氢敏胶带变色检测方法。

背景技术

加氢站中包括了氢气输入、输出、增压、缓冲、放空等各项功能，因此其内部集成有大量的氢气管道。其中，增压模块会采用液驱式、隔膜式、离子式等氢气压缩机形式给氢气加压，是加氢站的核心，与缓冲罐、放空管等其他涉氢设备连接。低压氢气通过卸气柱到增压模块增压至最大45MPa/90MPa，满足加注压力条件后通过加氢机开始加注。

氢气属于易燃易爆气体，如果在增压模块、加氢机中发生泄漏容易发生安全事故，需要及时发现漏点并采取预警措施。由于人工巡检时间覆盖不足，且存在人身安全问题。一般在加氢站内安装有防爆摄像机，可利用防爆摄像机识别氢敏胶带遇氢气变蓝的情况，来进行实时监测。但是，由于加氢站内管阀件较多，还有较多油管、冷却管、防爆挠性管，发现管阀件接头处细微的胶带变色难度较大。且在撬装式加氢站中，撬体一般处于关闭状态，撬内部光线偏暗；在固定式加氢站中，夜间光线也较昏暗，使得对摄像头定位算法的要求很高。

综上可知，目前已有的图像识别算法，一般主要针对恶劣的天气条件场景（如大雾天气）的目标检测，在加氢站的复杂工业环境及昏暗情况下图像识别能力较差，定位能力弱，难以做到快速定位氢敏胶带并及时发现其变色情况。

发明内容

为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种基于改进图像自适应YOLO的氢敏胶带变色检测方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于改进图像自适应YOLO的氢敏胶带变色检测方法，所述方法包括：

生成图像处理模块的可微分滤波器，所述可微分滤波器包括白平衡滤波器、明亮度滤波器、对比度滤波器和饱和度滤波器；

当采集到目标识别图像时，生成所述目标识别图像对应的低分辨率图像，并将所述低分辨率图像输入至小型卷积神经网络，得到滤波器参数；

基于所述滤波器参数调整各所述可微分滤波器后，将所述目标识别图像输入至所述图像处理模块，得到预处理图像；

将所述预处理图像输入至YOLOv3目标检测器，得到输出图像，所述输出图像中包含有至少一个定位框以及所述定位框对应的氢敏胶带概率值；

基于预设的自监督模块依次提取各所述定位框对应的框内图片信息的特征值，生成相似度信息，所述相似度信息用以表征所述框内图片信息与氢敏胶带样张图片信息的相似度；

基于所述氢敏胶带概率值与相似度信息确定氢敏胶带位置区域图像，基于HSV色彩空间确定所述氢敏胶带位置区域图像中的变色区域，并在所述变色区域占所述氢敏胶带位置区域图像的比例超过预设比例时生成警报信息。

优选的，所述当采集到目标识别图像时，生成所述目标识别图像对应的低分辨率图像，并将所述低分辨率图像输入至小型卷积神经网络，得到滤波器参数之前，还包括：

构建由暗光环境下包含氢敏胶带的未变色样本图像组成的第一训练集、由正常光环境下包含氢敏胶带的未变色样本图像组成的第二训练集、由暗光环境或正常光环境下包含氢敏胶带的变色样本图像组成的第三训练集；