[發明專利]偽目標運動強干擾下的危險氣體泄漏紅外視頻檢測方法

有效

• 申請號: 201710786152.2
• 申請日: 2017-09-04
• 公開（公告）號: CN107705288B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 洪漢玉;王敏;黃麗坤;洪梓銘;章秀華;王鵬程;劉忠;王萬里
• 申請（專利權）人: 武漢工程大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06K9/46;G01M3/02
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 許美紅

本發明公開了一種偽目標運動強干擾下的危險氣體泄漏紅外視頻檢測方法，該方法首先對氣體紅外視頻圖像進行背景建模并利用建模所得背景對每幀紅外圖像進行差分處理；然后再利用4鄰域的連通域算法遍歷差分后的二值圖像并對找到的連通區域進行初步篩選，得到幾個備選動目標區域；本算法在改進FAST特征點檢測算法的基礎上，對紅外視頻圖像中的幾個備選動目標區域進行FAST特征提取，并利用該特征在不同種類的動目標區域中分布規律不同，有效地將氣體與相機抖動、行人走動、樹叢晃動、云團移動等干擾動目標區分開，從而在動目標強干擾下具有良好的魯棒性；最后算法對檢測出的氣體區域加上偽彩色處理，便于監控端及時發現并定位。

技術領域

本發明屬于圖像處理及氣體檢測領域，涉及一種基于紅外視頻圖像處理的危險氣體泄漏檢測方法，尤其涉及一種偽目標運動強干擾下的危險氣體泄漏紅外視頻檢測方法。

背景技術

工業生產企業常常會在生產過程中不可避免地使用、產生或運輸有毒、易燃及易爆的氣體。這些氣體無色無味，人眼難以察覺，但又極其危險，一旦發生泄漏，極易發生爆炸和引起火災。為了及時偵測出生產環境中的危險氣體泄漏，工業生產企業常常組織檢測人員配備專業儀器定期對設備進行巡檢。這種人工檢測的傳統方式要求檢測人員必須進行接觸式測量，不僅檢測死角多、風險高、效率低下，更重要的是定期巡檢滯后性大，無法在危險氣體泄漏之后及時察覺并排除隱患。為了解決對不可見氣體泄漏及時偵測這一難題，近年來許多新理論、新方法不斷涌現。其中，能夠捕捉氣體行蹤的紅外成像技術成為了非常具有發展潛力的氣體檢測新技術之一。

基于紅外視頻圖像處理的危險氣體泄漏檢測技術，具有非接觸、全天候、實時等優點，在未來工業生產的智能化發展中將具有良好的應用前景。然而，現有技術正面臨著在動目標干擾下難以對泄漏氣體進行精確檢測這一嚴峻挑戰。與微小的泄漏氣體區域相比，隨機出現的行人和車輛、無法回避的背景云團、風吹樹動等復雜動目標均會對氣體泄漏的檢測形成較強干擾。在這些干擾下，現有技術難以準確判別和定位泄漏氣體，最終檢測結果尚需人工輔助判斷，在脫離人工干預的情況下誤檢率較高。

我們通過觀察氣體與普通動目標的紅外視頻，認為氣體在形態和運動規律方面與一般運動物體均有不同，因此，需要設計一種能夠提取氣體和一般動目標的特征并根據所得特征將氣體與其他動目標干擾區分開的方法，從而使得氣體泄漏檢測系統能夠自主、智能地將氣體區域從其他動目標干擾中正確檢測出來。

發明內容

本發明針對現有技術在偽目標運動強干擾環境中對泄漏氣體檢測的精度低、實時性差等缺陷，提供了一種實時、準確且魯棒性強的危險氣體泄漏紅外視頻檢測方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

提供一種偽目標運動強干擾下的危險氣體泄漏紅外視頻檢測方法，包括以下步驟：

S1、建立RGB顏色查找表T；

S2、采集泄漏氣體的紅外視頻圖像，然后利用初始化數據進行背景建模；

S3、捕獲當前紅外圖像幀，結合背景圖像可得差分圖像；

S4、通過預設閾值，對差分圖像進行二值化處理，背景設為0，前景設為255；

S5、縮小二值圖像的尺寸，利用4鄰域的連通域算法對二值圖像進行遍歷，得到各個連通區域的坐標；

S6、將縮小后的圖像中的各個連通域坐標映射回原尺寸圖像中，并在原尺寸圖像中利用連通區域的橫縱比、區域像素點、連通區域占待追蹤區域的比值對多個連通域進行篩選，得到幾個備選動目標區域；

S7、利用16連通的FAST特征點檢測算法對每個備選區域抽取特征。與FAST算法不同的是，我們在本算法中認為連續8個像素與中心像素灰度值強度差大于預設閾值，就可以定義該點為一個特征點；