一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法

本发明涉及船舶工程及图像处理，具体而言，尤其涉及一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法。

背景技术：

1、船舶管路网络犹如血管一般联系着船舶上各个机械设备，包含着燃油、压载水、冷却水等多个子系统，是船舶正常航行的保证。船舶始终处于强振高燥、潮湿腐蚀和高温的环境下，运行期间还会受到焊接缺陷、老化等因素影响，就不可避免地导致管路泄漏的情况发生，影响船舶正常运行甚至会使设备失效从而发生重大事故。

2、限于测量仪器精度的关系，对于管道出现的“跑冒滴漏”微型泄漏难以及时地检测出来。目前船舶管道泄漏监测和定位的方法主要依赖于人工巡检，依靠自然感官(视觉、嗅觉和听觉)检测泄漏。然而，人工方法在很大程度上取决于巡逻检测的频率和周围的环境，这大大限制了检测的及时性和准确性。

技术实现思路

1、根据上述提出的现有船舶管路泄露监测及时性差及准确性低的技术问题，而提供一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法。本发明主要应用图像处理技术对船舶管道监控视频图像进行泄漏检测，实现对泄漏位置定位以及泄漏量的评估。

2、本发明采用的技术手段如下：

3、一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，包括以下步骤：

4、获取船舶液体管道监控视频图像，并对所述船舶液体管道监控视频图像进行预处理生成船舶液体管道图像帧序列；

5、对船舶液体管道图像帧序列进行基于knn算法的分类识别，判断各图像帧是否存在泄漏情况；

6、采用混合高斯gmm背景减除法对存在泄漏情况的图像帧进行前景提取获取泄漏液滴；

7、对提取的前景图像进行泄漏特征提取定位泄漏点。

8、进一步地，所述方法还包括：统计泄漏液滴滴速进行泄漏流量评估。

9、进一步地，对所述船舶液体管道监控视频图像进行预处理生成船舶液体管道图像帧序列，包括：

10、基于彩色恢复多尺度retinex图像增强算法对船舶液体管道监控视频图像进行图像增强处理；

11、基于双边滤波方法对增强处理后的船舶液体管道监控视频图像进行图像去噪；

12、对去噪后的图像进行灰度化处理从而生成船舶液体管道图像帧序列。

13、进一步地，对船舶液体管道图像帧序列进行基于knn算法的分类识别，判断各图像帧是否存在泄漏情况，包括：

14、获取待分类图像帧的分类样本特征，并计算待分类图像帧的分类样本特征与训练样本特征间的距离，所述训练样本特征由分类结果已知的训练样本图像提取；

15、获取与待分类图像帧距离最接近的若干个训练样本图像，并根据若干个训练样本图像所属类别来判断待分类图像帧所属的图像类别。

16、进一步地，采用混合高斯gmm背景减除法对存在泄漏情况的图像帧进行前景提取获取泄漏液滴，包括：

17、提取对存在泄漏情况的图像帧序列的图像帧间信息，基于所述图像帧间信息进行背景估计，包括采用高斯分布来模拟图像中的每一个像素点的像素值在序列图像中的变化，基于每个像素点的像素值模拟结果进行背景估计。

18、进一步地，对提取的前景图像进行泄漏特征提取定位泄漏点，包括：

19、采用泄漏液滴的重心图像坐标表示泄漏位置特征；

20、采用泄漏液滴的面积表示泄漏尺寸特征；

21、通过相机标定的方法，将相机坐标系转换为世界坐标系，采用泄漏液滴的质心坐标来表示为泄漏位置，从而定位泄漏点。

22、较现有技术相比，本发明具有以下优点：

23、1、本发明提出了一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，能够对管道滴漏这种微型泄漏故障进行有效监测，判定泄漏位置和评估泄漏大小，为船舶管道维修提供参考。

24、2、本发明在一定程度上摆脱对于人工巡检的依赖，降低了人工成本，提高了检测效率，能够及时检测到泄漏的发生，顺应了船舶智能化的发展趋势。

25、基于上述理由本发明可在船舶智能运维等领域广泛推广。

技术特征：

1.一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，其特征在于，所述方法还包括：统计泄漏液滴滴速进行泄漏流量评估。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，其特征在于，对所述船舶液体管道监控视频图像进行预处理生成船舶液体管道图像帧序列，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，其特征在于，对船舶液体管道图像帧序列进行基于knn算法的分类识别，判断各图像帧是否存在泄漏情况，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，其特征在于，采用混合高斯gmm背景减除法对存在泄漏情况的图像帧进行前景提取获取泄漏液滴，包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，其特征在于，对提取的前景图像进行泄漏特征提取定位泄漏点，包括：

技术总结
本发明提供一种基于机器视觉的船舶液体管道泄漏监测方法，其特征在于，包括：获取船舶液体管道监控视频图像，并对所述船舶液体管道监控视频图像进行预处理生成船舶液体管道图像帧序列；对船舶液体管道图像帧序列进行基于KNN算法的分类识别，判断各图像帧是否存在泄漏情况；采用混合高斯GMM背景减除法对存在泄漏情况的图像帧进行前景提取获取泄漏液滴；对提取的前景图像进行泄漏特征提取定位泄漏点。本发明应用图像处理技术对船舶管道监控视频图像进行泄漏检测，实现对泄漏情况的高效定位及精确评估。

技术研发人员：张跃文,李顺琦,王飞,张鹏,邹永久,姜兴家,杜太利,段绪旭,孙培廷
受保护的技术使用者：大连海事大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13