[发明专利]基于物联网大数据的气体泄漏检测系统

说明书

本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于物联网大数据的气体泄漏检测系统，该系统包括：获取气体边缘图像以及气体红外边缘图像，进一步得到第一差异图像；根据第一差异图像获取第二差异图像，根据第二差异图像中像素点的局部区域中的边缘像素点，获取像素点的局部区域内轮廓分布的密集性以及均匀性，进一步得到像素点的目标程度值，根据所有像素点的总体目标程度获取目标像素点，进一步得到目标像素点的关联范围，根据所有目标像素点的关联范围获取气体区域，根据气体区域对气体红外图像进行分区域直方图均衡化，得到增强图像，根据增强图像进行气体泄漏监测。本发明可以准确地对特定气体进行局部增强，使得气体泄漏监测更加准确。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及基于物联网大数据的气体泄漏检测系统。

背景技术

在工业生产中，气体泄漏是危害安全的重要隐患。尤其是危险气体泄漏，可能会直接导致中毒、火灾、爆炸等安全事故，造成人员伤亡和财产损失。因此需要对气体排放、泄漏情况进行监测。

目前常用红外检测技术检测气体浓度，通过红外相机拍摄气体红外图像，红外相机将气体红外图像利用无线传输至云端，云端根据气体红外图像进行气体浓度检测。在检测过程中需要对气体红外图像进行图像增强来区分气体与背景。直方图均衡化是常用的图像增强手段，但是在气体红外图像增强过程中，往往会在增强目标气体的同时增强干扰像素，使得增强结果并不能有效突出目标气体内容。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供基于物联网大数据的气体泄漏检测系统，所述系统包括：

图像采集模块，采集连续多帧气体RGB图像以及气体红外图像；

图像预处理模块，对气体RGB图像以及气体红外图像进行灰度化以及边缘检测，得到气体边缘图像以及气体红外边缘图像；将气体边缘图像和气体红外边缘图像作差，得到第一差异图像；对相邻两帧的第一差异图像作差，得到第二差异图像；

气体区域提取模块，获取第二差异图像中每个像素点的局部区域；根据每个像素点的局部区域中所有边缘像素点两两之间的距离，获取像素点的局部区域内轮廓分布的密集性；根据像素点的局部区域内每一行的边缘像素点以及每一列的边缘像素点获取比例集合；根据比例集合获取像素点的局部区域内轮廓分布的均匀性；将像素点的局部区域内轮廓分布的密集性与均匀性的乘积作为像素点的目标程度值；

将像素点在所有第二差异图像上的目标程度值的均值作为像素点的总体目标程度；将总体目标程度大于预设第二阈值的像素点作为目标像素点；根据目标像素点的总体目标程度获取目标像素点的关联范围；根据所有目标像素点的关联范围获取气体区域；

图像增强模块，将气体区域在气体红外灰度图像中对应的像素点作为前景像素点，将前景像素点之外的像素点作为背景像素点；根据前景像素点和背景像素点进行分区域直方图均衡化，得到增强图像；

气体检测模块，根据增强图像进行气体泄漏监测。

优选的，所述获取第二差异图像中每个像素点的局部区域，包括的步骤为：

以第二差异图像中每个像素点为圆心，建立半径为R的圆，将圆在第二差异图像上覆盖的区域作为每个像素点的局部区域。

优选的，所述获取像素点的局部区域内轮廓分布的密集性，包括的步骤为：

获取第i个像素点的局部区域内所有边缘像素点两两之间的距离，构成第i个像素点的分布距离集合；根据分布距离集合以及局部区域的半径R获取第i个像素点的局部区域内轮廓分布的密集性：

其中为第i个像素点的局部区域内轮廓分布的密集性；为第i个像素点的局部区域内边缘像素点的个数；为局部区域的半径；为第i个像素点的分布距离集合中第j个距离。