一种基于温度梯度的对象状态分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于温度梯度的对象状态分析方法，基于温度梯度的对象状态分析方法包括如下步骤：获取对象的红外图像；对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像；基于去噪声的红外图像判断对象的温度分布与温度变化；基于对象的温度分布与温度变化，判断对象是否存在风险；如果对象存在风险，则进行预警。

An object state analysis method and system based on temperature gradient

【技术实现步骤摘要】
一种基于温度梯度的对象状态分析方法及系统
本专利技术是关于图像处理识别
，特别是关于一种基于温度梯度的对象状态分析方法及系统。
技术介绍
危险识别是危险管理工作的一项重要内容。对客观存在的各种危险的本质特征、产生发展规律、危害程度的认识、概括和界定。现有技术CN106264568B公开了一种非接触式情绪检测方法和装置，涉及情绪检测
该方法包括：分别通过摄像头和红外传感器采集包含有被测人体的视频信息和被测人体的热图/热点区域图；对所述视频信息和所述热图/热点区域图进行识别得到被检测人体的人体特征数据；将所述人体特征数据进行深度学习引擎关联和分析，得到被测人体的紧张程度；输出通过所述深度学习引擎分析得到的人体紧张程度的结果。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于温度梯度的对象状态分析方法及系统，其能够克服现有技术的缺点。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于温度梯度的对象状态分析方法，其特征在于：基于温度梯度的对象状态分析方法包括如下步骤：获取对象的红外图像；对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像；基于去噪声的红外图像判断对象的温度分布与温度变化；基于对象的温度分布与温度变化，判断对象是否存在风险；如果对象存在风险，则进行预警；其中，对所获取的红外图像进行去噪声处理是基于以下公式的：其中，J(x)是去噪声的红外图像，A是全球大气红外辐射参数，t是描述直接到达图像采集设备的一部分红外辐射的发射参数，I(x)是所获取的红外图像。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：基于所获取的红外图像，得到叠加红外图像，其中，叠加红外图像是根据如下公式形成的：其中，C(x)是叠加红外图像，Sharp()是拉普拉斯锐化模板，其中，拉普拉斯锐化模板由如下矩阵表示：。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：建立点分散函数，其中，点分散函数由如下公式表示：其中，是图像中的点到模板中心点的欧式距离，是自定义常数值；基于点分散函数建立所获取的红外图像的噪声信号图像N(x)，其中，噪声信号图像N(x)以如下公式表示：其中，是傅里叶反变换函数。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：基于噪声信号图像，生成替换函数V(x)，其中，替换函数V(x)由如下公式表示：其中，取值范围为0.4-0.5。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：基于替换函数V(x)，得到去噪声的红外图像J(x)，其中，去噪声的红外图像J(x)是由如下公式表示的：。本专利技术提供了一种基于温度梯度对对象状态进行分析装置，其特征在于：基于温度梯度对对象状态进行分析装置包括：用于获取对象的红外图像的单元；用于对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像的单元；用于基于去噪声的红外图像判断对象的温度分布与温度变化的单元；用于基于对象的温度分布与温度变化，判断对象是否存在风险的单元；用于如果对象存在风险，则进行预警的单元；其中，对所获取的红外图像进行去噪声处理是基于以下公式的：其中，J(x)是去噪声的红外图像，A是全球大气红外辐射参数，t是描述直接到达图像采集设备的一部分红外辐射的发射参数，I(x)是所获取的红外图像。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：基于所获取的红外图像，得到叠加红外图像，其中，叠加红外图像是根据如下公式形成的：其中，C(x)是叠加红外图像，Sharp()是拉普拉斯锐化模板，其中，拉普拉斯锐化模板由如下矩阵表示：。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：建立点分散函数，其中，点分散函数由如下公式表示：其中，是图像中的点到模板中心点的欧式距离，是自定义常数值；基于点分散函数建立所获取的红外图像的噪声信号图像N(x)，其中，噪声信号图像N(x)以如下公式表示：其中，是傅里叶反变换函数。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：基于噪声信号图像，生成替换函数V(x)，其中，替换函数V(x)由如下公式表示：其中，取值范围为0.4-0.5。在一优选的实施方式中，对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：基于替换函数V(x)，得到去噪声的红外图像J(x)，其中，去噪声的红外图像J(x)是由如下公式表示的：。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：图像识别的基础是获得清晰可辨认且细节丰富的图像，图像细节越丰富就意味着图像信息量越大，图像信息量越大就越能够有利于识别和判断。但是，在图像获取装置分辨率足够、物体反射或者发射的各类光充足的条件下，仍然有很多因素阻碍技术人员获得质量较高的图像，一种比较严重的失真是由雾气造成的，国内外很多城市在雨水季节都会出现比较浓的雾气，这些雾气将对红外线造成散射，这导致了所捕获图像中的噪声和模糊，并且这些噪声有可能掩盖一些必要图像细节。为了消除这些噪声，本专利技术提出了一种基于温度梯度的对象状态分析方法，本申请的方法能够消除红外图像中的部分噪声，还原出一些被噪声掩盖的细节。附图说明图1是根据本专利技术一实施方式的基于温度梯度的对象状态分析方法的方法流程图。图2是根据本专利技术一实施方式的去噪声处理的方法流程图。图3是根据本专利技术一实施方式的去噪声处理之前的图像。图4是根据本专利技术一实施方式的去噪声处理之后的图像。图5是根据本专利技术另一实施方式的去噪声处理之前的图像。图6是根据本专利技术另一实施方式的去噪声处理之后的图像。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。图1是根据本专利技术一实施方式的基于温度梯度的对象状态分析方法的方法流程图。如图所示，本专利技术的基于温度梯度的对象状态分析方法的方法包括：步骤101：获取对象的红外图像；...

【技术保护点】
1.一种基于温度梯度的对象状态分析方法，其特征在于：所述基于温度梯度的对象状态分析方法包括如下步骤：/n获取对象的红外图像；/n对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像；/n基于所述去噪声的红外图像判断所述对象的温度分布与温度变化；/n基于所述对象的温度分布与温度变化，判断所述对象是否存在风险；/n如果所述对象存在风险，则进行预警；/n其中，对所获取的红外图像进行去噪声处理是基于以下公式的：/n

【技术特征摘要】
1.一种基于温度梯度的对象状态分析方法，其特征在于：所述基于温度梯度的对象状态分析方法包括如下步骤：
获取对象的红外图像；
对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像；
基于所述去噪声的红外图像判断所述对象的温度分布与温度变化；
基于所述对象的温度分布与温度变化，判断所述对象是否存在风险；
如果所述对象存在风险，则进行预警；
其中，对所获取的红外图像进行去噪声处理是基于以下公式的：



其中，J(x)是去噪声的红外图像，A是全球大气红外辐射参数，t是描述直接到达图像采集设备的一部分红外辐射的发射参数，I(x)是所获取的红外图像。


2.如权利要求1所述的基于温度梯度的对象状态分析方法，其特征在于：对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：
基于所获取的红外图像，得到叠加红外图像，其中，所述叠加红外图像是根据如下公式形成的：



其中，C(x)是叠加红外图像，Sharp()是拉普拉斯锐化模板，其中，所述拉普拉斯锐化模板由如下矩阵表示：

。


3.如权利要求1所述的基于温度梯度的对象状态分析方法，其特征在于：对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：
建立点分散函数，其中，点分散函数由如下公式表示：



其中，是图像中的点到模板中心点的欧式距离，是自定义常数值；
基于所述点分散函数建立所获取的红外图像的噪声信号图像N(x)，其中，所述噪声信号图像N(x)以如下公式表示：



其中，是傅里叶反变换函数。


4.如权利要求3所述的基于温度梯度的对象状态分析方法，其特征在于：对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：
基于所述噪声信号图像，生成替换函数V(x)，其中，所述替换函数V(x)由如下公式表示：



其中，取值范围为0.4-0.5。


5.如权利要求4所述的基于温度梯度的对象状态分析方法，其特征在于：对所获取的红外图像进行去噪声处理，得到去噪声的红外图像包括如下步骤：
基于所述替换函数V(x)，得到去噪声的红外图像J(x)，其中，所述去噪声的红外图像J(x)是由如下公式表示的：

。


6.一种基于温度梯度对...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志欣，宋柏君，
申请(专利权)人：数海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11