利用双光谱图像解析识别和量化VOC泄漏的方法与流程

利用双光谱图像解析识别和量化voc泄漏的方法
技术领域
1.本发明属于大气污染监测技术领域，涉及一种利用双光谱图像解析技术来识别和量化voc泄漏的方法。


背景技术：

2.在石油石化等炼化企业生产过程中，各类重点生产装置存在voc污染泄漏、超标排放等风险，如何能够有效的进行污染识别和voc污染排放的量化是亟待解决的问题。
3.公开号为cn109686059a的中国发明申请，公开了一种vocs泄漏监测溯源系统及方法，通过采集气象参数和vocs泄漏的红外图像，经专家系统在线综合分析溯源泄漏区域及疑似泄漏部件，实现在线监测报警溯源。
4.公开号为cn110823373a的中国发明申请，公开了一种用于voc气体泄漏的中波红外双色成像监测系统，其通过在中波红外焦平面探测器的焦平面上集成封装与voc光谱匹配的微滤光片阵列以及红外双色图像差分处理，提升定位灵敏度。
5.公开号为cn111157479a的中国发明申请，公开了一种面向voc气体泄漏的分光型红外成像监测装置及方法，依据voc气体在3.3μm附近的红外波长处具有强吸收特性，利用红外分光元件将场景红外辐射分为透射红外辐射和反射红外辐射两路，并对两路红外图像进行差分处理来检测voc气体泄漏，提高监测voc气体泄漏的灵敏度。
6.上述现有技术均只依据红外成像对voc泄漏进行监测，同时只能进行voc泄漏朔源，无法对voc泄漏情况进行量化。


技术实现要素：

7.本发明的目的是提供一种利用双光谱图像解析识别和量化voc泄漏的方法，通过可见光图像（即普通拍摄图像）和红外热成像图像识别并判定voc污染泄漏及超标排放，结合装置排放口口径及采用图像分析的污染排放流速对voc污染进行量化。
8.技术原理：采用图像识别技术实现可见光图像中voc污染泄漏等烟雾排放的识别，识别并分离红外热成像高温热源区，判定高温气体排放，从而实现voc泄漏或排放行为的判定，最后结合排放口半径等数据估算瞬时排放量和某一段时间的总排放量。
9.本发明的具体技术方案如下。
10.利用双光谱图像解析识别和量化voc泄漏的方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）建立监测对象基础参数数据库；（2）选择合适位置架设工业级可见光、红外热成像双光谱摄像机，选择合适角度使镜头对准监测对象污染排放口，同时采集可见光图像和红外热成像图像，并将采集的图像上传至视频服务器；（3）建立图像识别训练库：（3
‑
1）从视频服务器中人工筛选出若干组有泄漏污染现象的可见光图像记作a，作为训练样例，并在图像中标定出排放口voc污染泄漏现象；
（3
‑
2）选择与a对应时间点的红外热成像图像记作b；（3
‑
3）分析筛选的样例图像a、b，依据图像中的污染排放口进行区域划分，并记录污染排放口在图中所占区域记作m1；（3
‑
4）采用图像识别算法对筛选的样例图像a进行图像识别训练，并形成voc污染泄漏训练库；（4）对voc污染泄漏进行实时监控和量化估算：（4
‑
1）读取某一时刻工业级红外热成像相机拍摄的可见光图像（记作p1）和热成像图像（记作p2）；（4
‑
2）使用图像识别技术并结合训练库初步判定p1中是否存在voc污染泄漏现象；（4
‑
3）如果步骤（4
‑
2）识别出装置存在泄漏行为，则对p2进行分析，找到m1区域，通过热成像颜色判定，锁定高温热源，判定出高温气体排放行为，并生成装置疑似存在voc污染泄漏行为记录；（4
‑
4）重复步骤（4
‑
1）~（4
‑
3），直至voc污染泄漏现象消失，记录泄漏时间t；查询监测对象基础参数数据库，根据监测对象基础参数和泄漏时间，估算瞬时排放量和总排放量。
11.进一步地，所述监测对象基础参数数据库的监测对象基础参数包括排放口半径r和污染排放流速均值f。相应地，瞬时排放量估算公式为q=πr2f，总泄漏量估算公式为q
总
=πr2ft，式中r单位为m、f单位为m/s、t单位为s、q单位为m3/s、q
总
单位为m3。
12.进一步地，步骤（2）中所述工业级可见光、红外热成像双光谱摄像机设有激光补光灯，能够全天候运行。
13.进一步地，步骤（3
‑
4）中图像识别训练过程如下：（）从被标定污染排放图像中检索出标定区域；（）分析标定区域特征，从轮廓、色值和分布特征建立各项匹配因子，并形成特征记录；（）循环（）~（）直到完成所有样例图片的识别训练，形成样例训练库。
14.使用本发明提供的方法，可以全天候监视石油石化重点生产装置，即时判定是否存在voc泄漏行为，并提供即时图像、识别过程图像和结果证明，为石油石化园区健康生产提供了一种监控手段，使之能够即时发现并应对重点生产装置voc泄漏等突发情况。
附图说明
15.图1是图像识别训练过程示意图。
16.图2是某装置可见光图片区域划分图。
17.图3是某装置排放口热成像高温热源识别图。
18.图4是某装置voc泄露行为识别图。
具体实施方式
19.下面结合说明书附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明的保护范围。
20.利用双光谱图像解析识别和量化voc泄漏的方法，包括以下步骤：（1）建立监测对象基础参数数据库，监测对象基础参数包括排放口半径r和污染排放流速均值f。
21.（2）选择合适位置架设工业级可见光、红外热成像双光谱摄像机，选择合适角度使镜头对准监测对象污染排放口，同时采集可见光图像和红外热成像图像，并将采集的图像上传至视频服务器。所述工业级可见光、红外热成像双光谱摄像机设有激光补光灯，能够全天候运行。如图2所示，将某重点装置监视位置相机拍摄的图片进行区域划分，并记录排放口所在区域，以便在后期voc泄露判定中能够提高后期图像识别和红外热成像热源分离的处理速度。
22.（3）建立图像识别训练库：（3
‑
1）从视频服务器中人工筛选出若干组有泄漏污染现象的可见光图像记作a，作为训练样例，并在图像中标定出排放口voc污染泄漏现象；（3
‑
2）选择与a对应时间点的红外热成像图像记作b；（3
‑
3）分析筛选的样例图像a、b，依据图像中的污染排放口进行区域划分，并记录污染排放口在图中所占区域记作m1；（3
‑
4）采用图像识别算法对筛选的样例图像a进行图像识别训练，并形成voc污染泄漏训练库。
23.图像识别训练过程如图1所示：（）从被标定污染排放图像中检索出标定区域；（）分析标定区域特征，从轮廓、色值和分布特征建立各项匹配因子，并形成特征记录；（）循环（）~（）直到完成所有样例图片的识别训练，形成样例训练库。
24.（4）对voc污染泄漏进行实时监控和量化估算：（4
‑
1）读取某一时刻工业级红外热成像相机拍摄的可见光图像（记作p1）和热成像图像（记作p2）。
25.（4
‑
2）使用图像识别技术并结合训练库初步判定p1中是否存在voc污染泄漏现象。如图3所示，对某装置排放口热成像高温热源识别，通过预先的图片区域划分，优先对上中区域进行识别，并锁定高温热源区域，用于判定是否存在高温气体排放行为。
26.（4
‑
3）如果步骤（4
‑
2）识别出装置存在泄漏行为，则对p2进行分析，找到m1区域，通过热成像颜色判定，锁定高温热源，判定出高温气体排放行为，并生成装置疑似存在voc污染泄漏行为记录。图4为某装置实时voc泄露识别图像结果（可见光和热成像镜头像素不同），其中识别出可见光图像中的灰色烟雾排放且热成像图像识别出烟雾状高温热源，即判定存在voc泄露或排放行为。
27.（4
‑
4）重复步骤（4
‑
1）~（4
‑
3），直至voc污染泄漏现象消失，记录泄漏时间t；查询监测对象基础参数数据库，根据监测对象基础参数和泄漏时间，估算瞬时排放量和总排放量，瞬时排放量估算公式为q=πr2f，总泄漏量估算公式为q
总
=πr2ft，式中r单位为m、f单位为m/s、t单位为s、q单位为m3/s、q
总
单位为m3。
28.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。本发明的保护范围由权利要求书及其等同技术方案限定。