气体检测方法、程序产品及设备与流程

文档序号:41489056发布日期:2025-04-01 19:13阅读:13来源:国知局
气体检测方法、程序产品及设备与流程

本发明涉及气体检测,特别涉及一种气体检测方法、计算机程序产品及气体检测设备。


背景技术:

1、气体泄露检测在工业生产、环境保护和公共安全等多个领域中的应用越来越广泛。一旦泄露发生,高效且迅速的源头定位可避免重大事故如爆炸、火灾的发生,维护社会稳定和人民的生命安全。传统的气体检测主要是接触式气体传感器,其虽能进行高灵敏度检测,但检测范围有限,仅对特定位置进行监测,而且设备复杂、成本高昂,难以推广应用。通过人工巡检监测气体泄露,效率低下,难以覆盖所有区域。化学试剂检测虽然准确,但操作复杂且成本高昂。声学、振动检测则易受环境噪声干扰,影响检测精度。


技术实现思路

1、为了解决现有存在的技术问题,本发明提供一种气体检测方法、计算机程序产品及气体检测设备,提高了各种气体的泄露检测的精准度。

2、第一方面,提供一种气体检测方法,包括:获取连续帧图像;基于所述连续帧图像,确定预先训练的气体检测模型的输入图像数据,其中所述气体检测模型包括运动特征提取网络及气体检测网络;基于所述输入图像数据,通过所述运动特征提取网络提取气体运动特征图数据;基于所述输入图像数据及所述气体运动特征图数据,通过所述气体检测网络输出气体泄露位置数据。

3、第二方面,提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请任一实施例所述气体检测方法。

4、第三方面,提供一种气体检测设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如本申请任一实施例所述气体检测方法。

5、本申请实施例获取连续帧图像,基于连续帧图像形成预先训练的气体检测模型的输入数据,由于气体是变化的目标,因此基于连续帧图像形成输入数据,便于更好的捕获气体的特征;由于气体检测模型是预先训练好的模型,模型中的参数已经固化,可以直接对连续帧图像进行处理,可以满足实时性要求,而且基于输入图像数据,通过运动特征提取网络提取帧间运动特征,通过帧间运动特征,可以获取气体在空间上的形态变化特征,基于气体运动特征图数据形成气体检测网络的输入后,气体检测网络能够输出准确的气体泄露位置数据,从而提高气体检测的准确度。



技术特征:

1.一种气体检测方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的气体检测方法,其特征在于,所述连续帧图像包括以下至少一种:连续帧红外图像、连续帧红外图像及连续帧可见光图像。

3.如权利要求1所述的气体检测方法,其特征在于,所述基于所述输入图像数据,通过所述运动特征提取网络提取气体运动特征图数据,包括:

4.如权利要求3所述的气体检测方法,其特征在于,所述输入图像数据包括红外输入图像数据及可见光输入图像数据,所述基于所述输入图像数据,通过所述运动特征提取网络,对相邻两帧图像执行差分操作及权重计算,得到至少一个差分图像及所述差分图像对应的权重,包括:

5.如权利要求1所述的气体检测方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.如权利要求1至5中任一项所述的气体检测方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.如权利要求6所述的气体检测方法,其特征在于,所述标签标注数据包括以下至少一种:气体目标标注数据、与气体目标耦合的非气体目标标注数据,所述样本图像序列包括以下至少一种:连续帧红外样本图像、连续帧红外样本图像及连续帧可见光样本图像。

8.如权利要求6所述的气体检测方法,其特征在于,所述训练图像序列对应的标签数据包括在所述训练图像序列中的标签标注数据、在所述训练图像序列中每帧训练图像的标签复制数据,其中所述标签复制数据是基于目标样本图像序列中的标签标注数据或基于目标样本图像序列中图像块的像素点灰度值,获取得到的标签图像数据,所述标签复制数据包括以下至少一种:气体标签复制数据、非气体标签复制数据、干扰块标签的复制数据。

9.如权利要求8所述的气体检测方法,其特征在于,所述标签复制数据包括以下至少一种:气体标签复制数据、非气体标签复制数据,所述获取所述训练图像序列对应的标签数据包括:

10.如权利要求8所述的气体检测方法,其特征在于,所述非气体标签复制数据包括干扰块标签的复制数据,所述获取所述训练图像序列对应的标签数据包括:

11.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述气体检测方法。

12.一种气体检测设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1至10中任一项所述气体检测方法。


技术总结
本发明公开一种气体检测方法、程序产品及设备,所述方法包括:获取连续帧图像;基于所述连续帧图像,确定预先训练的气体检测模型的输入图像数据,其中所述气体检测模型包括运动特征提取网络及气体检测网络;基于所述输入图像数据,通过所述运动特征提取网络提取气体运动特征图数据;基于所述输入图像数据及所述气体运动特征图数据,通过所述气体检测网络输出气体泄露位置数据。

技术研发人员:赵小倩
受保护的技术使用者:燧石技术(烟台)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2025/3/31
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