(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221084727 7.2 (22)申请日 2022.07.19 (71)申请人 北京龙知远科技发展 有限公司 地址 101300 北京市顺 义区林河南大街9号 院1号楼1-1 1层01内四层414室 (72)发明人 魏兆超　 (74)专利代理 机构 深圳博敖专利代理事务所 (普通合伙) 44884 专利代理师 李明香 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/28(2022.01)G06V 10/30(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 7/246(2017.01) (54)发明名称 一种泄漏气体区域检测识别方法 (57)摘要 本发明涉公开了一种泄漏气体区域检测识 别方法， 包括以下步骤： S1： 图像输入， 缓存多帧 图像， 且提供一种函数图像算法； S2： 对多帧图像 进行动态对比， 按顺序将第一帧图像后的4帧图 像与第一帧图像做帧差， 至此将特征图像呈现出 来； S3： 将获得的多个特征图像进行双边滤波； S4： 将滤波后的多个特征图做归一化处理， 生成 二值图像； S5： 将特征图求与逻辑找到共同区域。 通过该方法从时间和空间多个维度考虑， 对泄漏 气体特征进行详细分析， 实现多特征融合的气体 泄漏检测， 为了避免误判每一级都做了相应的滤 波处理， 最终实际测试可以明显的标记出气体泄 露区域且误报率低， 适应性强。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 115100529 A 2022.09.23 CN 115100529 A 1.一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 图像输入， 缓存多帧图像， 且提供一种函数图像算法； S2： 对多帧图像进行动态对比， 按顺序将第一帧图像后的4帧图像与第一帧图像做帧 差， 至此将特 征图像呈现出来； S3： 将获得的多个特 征图像进行双边滤波； S4： 将滤波后的多个特 征图做归一 化处理， 生成二 值图像； S5： 将特征图求与逻辑找到共同区域； S6： 将找到的特 征区域使用最大长度法滤波。 2.根据权利要求1所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述S1的算法 中缓存5帧为 一组。 3.根据权利要求1所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述S2中， 从 最后一帧往第一帧回归通过帧差找到特 征图。 4.根据权利要求1所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述S5中， 共 同区域从第一帧特 征图与到第四帧特 征图。 5.根据权利要求1所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述S6 中的的 方法为将找到的区域分别横扫描和列扫描， 找到垂直与水平最长线段 的区域， 以该区域中 心点向外延伸画方框， 延伸长度为垂直与水平长度最小的那个值。 6.根据权利要求1所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述S1中， 图 像函数中SrcN(N)， 是根据时间先后存 储5张图片， 在SrcN(N)的括 号N中为1至 5； (1):Sub(N)＝SrcN(5 ‑N)‑SrcN1； (2):SubK(N)＝Sub(N)＞Po intK； (3):Sum＝ΣSubK(N)； (4):FSum＝Fi lter(Sum)； (5):Linepoint(N(L,sum) )＝Find(FSum)； (6):Lmax＝Max(L inepoint(N(L,sum) ))； (7):PLmax＝Lmax＞K； (8):NM(i， j)＝Covner t(PLmax)。 7.根据权利 要求6所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述Sub(N)中 的N为1...4， 每一帧Sub(N)图像都由分辨率大小的数组组成， SubK(N)为图像1～4， 其中 PointK为归一 化的阈值。 8.根据权利要求6所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述Sum为归 一化后单帧图像， 所述Fi lter为高斯滤波， 把Sum进行 滤波， 得到滤波后的图像FSum。 9.根据权利要求6所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述 Linepoint为在Fsum图像每一行中进行长度统计， Max做数据对比找到点数最多的行， 得到 最大的一行点数Lmax。 10.根据权利要求6所述的一种泄漏气体区域检测识别方法， 其特征在于： 所述K为阈 值， 图像转 化成坐标系数， 得到一个矩形输出NM(i， j)矩形坐标 数据。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115100529 A 2一种泄漏气体区域检测识别方 法 技术领域 [0001]本发明涉及泄漏气体 检测技术领域， 具体为 一种泄漏气体区域检测识别方法。 背景技术 [0002]石油生产、 炼化等工业的发展为人类提供了越来越多的新材料、 新产品， 但同时也 带来了VOCs气体等有毒有害物质， 传统的气体检测方法存在诸多弊端， 多为对泄漏气体的 某一具体特征进行分析， 算法具有局限性， 切换场景时误报率高， 无法满足实际场景检测需 要。 发明内容 [0003](一)解决的技 术问题 [0004]针对现有技术的不足， 本发明提供了一种泄漏气体区域检测识别方法， 算法针对 气体特性， 开发运动区域检测算法， 依据动态目标不会瞬间消失的特性从时间和空间多个 维度考虑， 对泄漏气体特 征进行详细分析， 实现多特 征融合的气体泄漏检测方法。 [0005](二)技术方案 [0006]为实现上述目的， 本 发明提供如下技术方案： 一种泄漏气体区域检测识别方法， 包 括以下步骤： [0007]S1： 图像输入， 缓存多帧图像， 且提供一种函数图像算法； [0008]S2： 对多帧图像进行动 态对比， 按顺序将第一帧图像后的4帧图像与第一帧图像做 帧差， 至此将特 征图像呈现出来； [0009]S3： 将获得的多个特 征图像进行双边滤波； [0010]S4： 将滤波后的多个特 征图做归一 化处理， 生成二 值图像； [0011]S5： 将特征图求与逻辑找到共同区域； [0012]S6： 将找到的特 征区域使用最大长度法滤波。 [0013]优选的， 所述S1的算法中缓存5帧为 一组。 [0014]优选的， 所述S2中， 从最后一帧往第一帧回归通过帧差找到特 征图。 [0015]优选的， 所述S5中， 共同区域从第一帧特 征图与到第四帧特 征图。 [0016]优选的， 所述S6中的的方法为将找到的区域分别横扫描和列扫描， 找到垂直与水 平最长线段的区域， 以该区域中心点向外延伸画方框， 延伸长度为垂直与水平长度最小的 那个值。 [0017]优选的， 所述S1中， 图像函数中SrcN(N)， 是根据时间先后存储5张图片， 在SrcN(N) 的括号N中为1至 5； [0018](1):Sub(N)＝SrcN(5 ‑N)‑SrcN1； [0019](2):SubK(N)＝Sub(N)＞Po intK； [0020](3):Sum＝∑SubK(N)； [0021](4):FSum＝Fi lter(Sum)；说　明　书 1/4 页 3 CN 115100529 A 3