一种基于图像识别的可视化燃气轮机监管系统及方法与流程

本发明涉及图像识别，具体为一种基于图像识别的可视化燃气轮机监管系统及方法。

背景技术：

1、燃气轮机是目前能源系统中使用最广泛的一种发电设备，逐渐成为电力行业中的重要机型。但是由于燃气轮机的工作环境恶劣，会受到高温、高压和高振动等多种因素的影响，导致故障率较高。燃气轮机在正常运行时，火焰保持稳定，燃烧效率高，燃烧产物排放符合环保要求，但燃气轮机在启动、停机、负荷变化等特定工况下，火焰可能出现不稳定的情况，这可能导致燃烧效率下降，甚至引发火灾或爆炸的危险。燃气轮机燃烧过程中，如果燃料与空气的混合比例不合适，或者燃烧温度不够高，可能导致燃烧不完全，产生一些有害气体，如一氧化碳等。

2、因此，对燃气轮机进行实时监测，能够有效地提高其可靠性和效率。实时监测系统可以实时感知燃气轮机的状况，及时发现问题，有效解决隐患，降低维修成本和停机时间，提高机组的经济效益。目前市面上对燃气轮机火焰的可视化监管主要包括，一种为利用红外热成像摄像头捕获燃气轮机火焰的热像，通过分析火焰的热分布情况来监测火焰状态，实现可视化监管，然而，热成像技术受环境温度、湿度等因素影响较大，可能会影响监测的准确性；另一种为利用光谱仪或光谱摄像头对燃气轮机火焰的光谱特征进行分析，以实现对火焰状态的监测和识别，这种方式需要专业知识和设备，并且操作和分析过程较为复杂。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于图像识别的可视化燃气轮机监管系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于图像识别的可视化燃气轮机监管方法，包括以下步骤：

4、步骤s1：获取燃气轮机稳定燃烧状态下的多张火焰图像，并得到基准图像集，获取燃气轮机多张待检测火焰图像，并得到目标图像集；将每一基准图像和每一目标图像均分成若干个局部区域，并按照相同规则对目标图像集与基准图像集进行排序；

5、步骤s2：将每一序号相同的目标图像与基准图像中相同的局部区域对应的像素点数量进行比较，得到每一序号相同的目标图像对比基准图像的像素偏离值，进而得到目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度；

6、步骤s3：在每一目标图像的每一局部区域中随机获取m个像素点，并得到所述获取的每一像素点的rgb值，进而创建目标颜色集合；在每一基准图像的每一局部区域中随机获取m个像素点，并得到所述获取的每一像素点的rgb值，进而创建基准颜色集合；根据目标颜色集合和基准颜色集合，得到目标图像集对比基准图像集的颜色偏离程度；

7、步骤s4：将每一基准图像中相同局部区域的像素点进行聚合，进而建立各局部区域的基准直方图；根据每一目标图像的各局部区域的所有像素点，在每一目标图像中建立各局部区域的目标直方图；根据各局部区域的基准直方图和每一目标图像中的各局部区域的目标直方图，得到目标图像集对比基准图像集的亮度偏离程度；

8、步骤s5：根据目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度、颜色偏离程度和亮度偏离程度，确定目标图像集的火焰偏离值，进而判断燃气轮机的火焰状态。

9、进一步的，步骤s1包括：

10、步骤s1-1：获取燃气轮机在稳定燃烧状态下a秒内，并且时间间隔为b秒的连续t张火焰图像，将获取的t张火焰图像均进行预处理，将预处理后的t张火焰图像作为基准图像集；

11、步骤s1-2：获取燃气轮机在以当前时间为起点往前a秒内，并且时间间隔为b秒的连续t张待检测火焰图像，并将获取的t张待检测火焰图像均进行预处理，将预处理后的t张待检测火焰图像作为目标图像集；

12、步骤s1-3：将每一基准图像和每一目标图像均按照火焰特征划分成若干个局部区域，所述局部区域包括火焰焰心区域、火焰内焰区域和火焰外焰区域。

13、进一步的，步骤s2包括以下步骤：

14、步骤s2-1：计算每一序号相同的目标图像对比基准图像的像素偏离值的公式为：

15、

16、其中，δmx为序号均为x的目标图像对比基准图像的像素偏离值，n为将目标图像分成的局部区域的数量，αy为预先设定的将目标图像分成的第y个局部区域所占的形态权值，sxy为将序号为x的基准图像划分成的第y个局部区域的像素点总数，mxy为将序号为x的目标图像划分成的第y个局部区域的像素点总数；

17、步骤s2-2：目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度的公式为：

18、

19、其中，δθ为目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度，t为目标图像集中的目标图像数量，δmx为序号均为x的目标图像对比基准图像的像素偏离值。

20、进一步的，步骤s3包括以下步骤：

21、步骤s3-1：根据每一目标图像的每一局部区域中的m个像素点的rgb值，得到每一像素点的颜色分布向量，进而得到每一目标图像的每一局部区域的颜色分布向量均值，作为每一目标图像的第一颜色元素；

22、步骤s3-2：根据每一目标图像的第一颜色元素，计算序号为a和b的目标图像的各局部区域的皮尔逊相关系数，作为序号为b的目标图像的各局部区域的目标颜色系数；其中，a+1＝b，1≤a<b≤t；

23、步骤s3-3：将每一目标图像的各局部区域的目标颜色系数，作为每一目标图像的第二颜色元素，根据每一目标图像的第一颜色元素与第二颜色元素创建目标颜色集合；其中，目标颜色集合中元素数量为t-1；

24、步骤s3-4：根据每一基准图像的每一局部区域中的m个像素点的rgb值，得到每一像素点的颜色分布向量，进而得到每一基准图像的每一局部区域的颜色分布向量均值，作为每一基准图像的第一颜色元素；

25、步骤s3-5：根据每一基准图像的第一颜色元素，计算序号为a和b的基准图像的各局部区域的皮尔逊相关系数，作为序号为b的基准图像的各局部区域的基准颜色系数；其中，a+1＝b，1≤a<b≤t；

26、步骤s3-6：将每一基准图像的各局部区域的基准颜色系数，作为每一基准图像的第二颜色元素，根据每一基准图像的第一颜色元素与第二颜色元素创建基准颜色集合；其中，基准颜色集合中元素数量为t-1；

27、步骤s3-7：计算目标图像集对比基准图像集的颜色偏离程度的公式为：

28、

29、其中，μ表示目标图像集对比基准图像集的颜色偏离程度，t-1为目标颜色集合中元素数量，n为将目标图像分成的局部区域的数量，βj为预先设定的将目标图像分成的第j个局部区域所占的颜色权值，k1和k2为常量，srij为基准颜色集合中序号为i的基准图像的第j个局部区域的基准颜色系数，mrij为目标颜色集合中序号为i的目标图像的第j个局部区域的目标颜色系数，max(srij,mrij)为求srij和mrij中的最大值，sij表示基准颜色集合中序号为i的基准图像的第j个局部区域的颜色分布向量均值，mij表示目标颜色集合中序号为i的目标图像的第j个局部区域的颜色分布向量均值，符号·表示点乘。

30、进一步的，步骤s4包括以下步骤：

31、步骤s4-1：根据每一目标图像中的各局部区域的目标直方图，与各局部区域的基准直方图，计算每一目标图像中的各局部区域的直方图欧氏距离相似度；

32、步骤s4-2：根据每一目标图像中的各局部区域的直方图欧氏距离相似度，计算目标图像集对比基准图像集的亮度偏离程度，具体公式为：

33、

34、其中，δdo为目标图像集对比基准图像集的亮度偏离程度，t为目标图像集中的目标图像数量，n为将目标图像分成的局部区域的数量，k为常量，ωq为预先设定的将目标图像分成的第q个局部区域所占的亮度权值，o(s,mp)q为第p个目标图像的第q个局部区域的直方图欧氏距离相似度。

35、进一步的，步骤s5中确定目标图像集的火焰偏离值包括以下步骤：

36、步骤s5-1：分别获取目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度、颜色偏离程度和亮度偏离程度对应的第一权值、第二权值和第三权值；

37、步骤s5-2：对目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度、颜色偏离程度和亮度偏离程度分别进行归一化处理；

38、步骤s5-3：计算目标图像集的火焰偏离值的公式为：

39、

40、其中，为目标图像集的火焰偏离值，δθ、μ和δdo分别为归一化处理后的目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度、颜色偏离程度和亮度偏离程度，a、b和c分别为目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度、颜色偏离程度和亮度偏离程度所对应的第一权值、第二权值和第三权值。

41、进一步的，判断燃气轮机的火焰状态步骤包括：

42、若所述目标图像集的火焰偏离值满足认定燃气轮机火焰为稳定燃烧状态；若所述目标图像集的火焰偏离值满足认定燃气轮机火焰为不稳定燃烧状态；若所述目标图像集的火焰偏离值满足认定燃气轮机火焰为燃烧不完全状态；若所述目标图像集的火焰偏离值满足认定燃气轮机火焰为熄灭状态；其中，为设定的第一燃烧状态阈值，为设定的第二燃烧状态阈值，为设定的第三燃烧状态阈值，

43、一种基于图像识别的可视化燃气轮机监管系统，包括以下模块：

44、获取图像模块：用于获取燃气轮机稳定燃烧状态下的多张火焰图像，并得到基准图像集，获取燃气轮机多张待检测火焰图像，并得到目标图像集；将每一基准图像和每一目标图像均分成若干个局部区域，并按照相同规则对目标图像集与基准图像集进行排序；

45、形态偏离程度模块：用于将每一序号相同的目标图像与基准图像中相同的局部区域对应的像素点数量进行比较，得到每一序号相同的目标图像对比基准图像的像素偏离值，进而得到目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度；

46、颜色偏离程度模块：用于在每一目标图像的每一局部区域中随机获取m个像素点，并得到所述获取的每一像素点的rgb值，进而创建目标颜色集合；在每一基准图像的每一局部区域中随机获取m个像素点，并得到所述获取的每一像素点的rgb值，进而创建基准颜色集合；根据目标颜色集合和基准颜色集合，得到目标图像集对比基准图像集的颜色偏离程度；

47、亮度偏离程度模块：用于将每一基准图像中相同局部区域的像素点进行聚合，进而建立各局部区域的基准直方图；根据每一目标图像的各局部区域的所有像素点，在每一目标图像中建立各局部区域的目标直方图；根据各局部区域的基准直方图和每一目标图像中的各局部区域的目标直方图，得到目标图像集对比基准图像集的亮度偏离程度；

48、判断火焰状态模块：用于根据目标图像集对比基准图像集的形态偏离程度、颜色偏离程度和亮度偏离程度，确定目标图像集的火焰偏离值，进而判断燃气轮机的火焰状态。

49、进一步的，获取图像模块包括以下单元：

50、基准图像单元：获取燃气轮机在稳定燃烧状态下a秒内，并且时间间隔为b秒的连续t张火焰图像，将获取的t张火焰图像均进行预处理，将预处理后的t张火焰图像作为基准图像集；

51、目标图像单元：获取燃气轮机在以当前时间为起点往前a秒内，并且时间间隔为b秒的连续t张待检测火焰图像，并将获取的t张待检测火焰图像均进行预处理，将预处理后的t张待检测火焰图像作为目标图像集；

52、划分区域单元：将每一基准图像和每一目标图像均按照火焰特征划分成若干个局部区域，所述局部区域包括火焰焰心区域、火焰内焰区域和火焰外焰区域。

53、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明提供了一种基于图像识别的可视化燃气轮机监管系统及方法，包括：获取燃气轮机稳定燃烧状态下的多张火焰图像，得到基准图像集；获取燃气轮机多张待检测火焰图像，得到目标图像集；根据每一目标图像与基准图像的局部区域的像素点数量，计算形态偏离程度；根据每一目标图像与基准图像的局部区域的像素点rgb值，计算颜色偏离程度；根据每一目标图像与基准图像的局部区域的像素点灰度值，计算亮度偏离程度；最终确定目标图像集的火焰偏离值，进而判断燃气轮机的火焰状态。本发明综合火焰的形态、颜色和亮度变化，进而判断燃气轮机的火焰状态，在保证了监测的准确性的同时，也降低了操作复杂度。