本发明专利技术提供气体成像的遥测识别方法、系统、设备、装置及存储介质，属于气体监测技术领域。多光谱气体成像的遥测识别方法包括：获取目标区域的多光谱图像，多光谱图像包括目标区域的多个参考波段图像和目标波段图像；通过卷积神经网络获取多光谱图像的特征图，特征图包括多光谱图像中对应多个参考波段和目标波段的辐射温度分布信息；基于多光谱图像的辐射温度分布信息，通过空间差分算法计算获得目标区域的多光谱特征；基于多光谱特征匹配目标特征，获得目标区域中目标气体的识别结果。本发明专利技术采用空间差分的滤波算法扣除采集图像中背景辐射，提取目标光谱信号，并利用神经网络算法识别目标区域气体成分，实时绘制气体空间分布。布。布。
【技术实现步骤摘要】
气体成像的遥测识别方法、系统、设备、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及气体监测
，具体涉及气体成像的遥测识别方法、系统、设备、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]危化气体的泄漏对人民生命财产具有严重危害。国内外发生过多起危化气体泄漏事故，造成重大伤亡事故。工业气体泄漏和危化品车事故也频见诸报端。危化气体的监测预警在工业生产、应急处理、救援与防护中具有重要意义。
[0003]在现有的危化气体在线监测技术中，现场采样虽然灵敏度高，但需要人员进入危险区，可能对操作人员造成身体伤害，且样品分析需耗费一定时间，无法满足在线监测需求。气体传感器虽然在工业管道中部署监测，但覆盖区域通常有限，无法适用于气体大范围扩散场景。气体遥测技术可远距离对气体成分、区域分布、扩散态势进行在线预警，在实际应用中具有明显优势。
[0004]气体遥测成像按照采集原理的不同，分为高光谱气体成像、多光谱气体成像、气体热像检测技术。高光谱成像仪器主要利用FTIR(傅里叶变换红外)原理，采集气体的红外指纹光谱，对气体遥测识别和预警；FTIR灵敏度高，测量种类多达千种，检测距离远，但需要性能较高的制冷型探测器，售价通常在百万人民币以上。多光谱气体成像仪器采用滤光片或者静态分光结构，光谱分辨率较低，测量种类通常几十种，采用非制冷焦平面探测器对气体成像，售价降低同时满足工业应用需求。气体热像检测通过检测气体温度获取羽流图像，缺点是仅能够检测单种气体，如果检测另外气体需要更换前置滤光片，且气体预警需要人工观察。
[0005]通过以上不同技术对比可以看到，多光谱气体成像技术在检测性能和价格方面较为均衡，能够满足工业场景中危化气体在线检测需求，然而多光谱气体成像技术在外场条件下，由于背景物体辐射较强，难以对辐射信号微弱的目标气体进行有效识别。因此，需要设计一种气体成像的遥测识别方法、系统、设备、装置及存储介质，通过采用空间滤波算法扣除背景辐射，提取目标光谱特征，来识别目标气体，以解决上述问题。
技术实现思路
[0006]鉴于以上现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种气体成像的遥测识别方法、系统、设备、装置及存储介质，以改善现有技术中，由于多光谱气体成像中的背景辐射较强，因而难以对辐射信号微弱的目标气体进行有效识别的技术问题。
[0007]为实现上述目的及其它相关目的，本专利技术提供一种多光谱气体成像的遥测识别方法，包括以下过程：
[0008]获取目标区域的多光谱图像，所述多光谱图像包括所述目标区域的多个参考波段图像和目标波段图像；
[0009]通过卷积神经网络获取所述多光谱图像的特征图，所述特征图包括所述多光谱图
像中对应多个参考波段和目标波段的辐射温度分布信息；
[0010]基于所述多光谱图像的辐射温度分布信息，通过空间差分算法计算获得所述目标区域的多光谱特征；
[0011]基于目标特征对所述多光谱特征进行匹配识别，获得所述目标区域中目标气体的识别结果，所述识别结果包括所述目标气体在所述目标区域中的定位信息、分类信息和浓度信息。
[0012]在本专利技术一实施例中，本专利技术还提供一种多光谱气体成像的遥测识别系统，所述系统包括：
[0013]图像获取单元，用于获取目标区域的多光谱图像，所述多光谱图像包括所述目标区域的参考波段图像和多个目标波段图像；
[0014]信息处理单元，用于通过卷积神经网络提取所述多光谱图像的特征图，所述特征图包括所述多光谱图像对应目标波段或参考波段的辐射温度分布信息；
[0015]多光谱特征获取单元，基于所述多光谱图像的辐射温度分布信息，通过空间差分算法计算获得所述目标区域的多光谱特征；
[0016]目标识别单元，基于目标特征对所述多光谱特征进行匹配识别，获得所述目标区域中目标气体的识别结果，所述识别结果包括所述目标气体在所述目标区域中的定位信息、分类信息和浓度信息。
[0017]在本专利技术一实施例中，还提供一种计算机设备，包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
[0018]在本专利技术一实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，包括程序，当所述程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述中任一项所述的方法。
[0019]在本专利技术一实施例中，还提供一种多光谱气体成像的遥测识别装置，所述遥测拍摄设备和计算机设备，所述遥测拍摄设备用于拍摄获取目标区域的多光谱图像，所述遥测拍摄设备与所述计算机设备相电连。
[0020]本专利技术中，气体成像的遥测识别方法、系统、设备、装置及存储介质，采用空间差分的滤波算法扣除采集图像中背景辐射，提取目标光谱信号；利用神经网络算法识别目标区域气体成分，实时绘制气体空间分布，具有利用低成本器件对目标气体进行遥测预警的特点。该识别方法通过解决背景扣除、目标识别等关键技术问题，形成一套便携的气体预警系统，适用于工业管道、矿井、油田等安全生产在线监测，并且对消防救援、应急监测也具有重要意义。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本专利技术一实施例中多光谱气体成像的遥测识别方法的流程示意图；
[0023]图2为本专利技术一实施例中步骤S2的流程示意图；
[0024]图3为本专利技术一实施例中步骤S22的流程示意图；
[0025]图4为本专利技术一实施例中步骤S3的流程示意图；
[0026]图5为本专利技术一实施例中多光谱图像的数据示意图；
[0027]图6为本专利技术一实施例中多光谱气体成像的遥测识别系统的结构框图；
[0028]图7为本专利技术一实施例中多光谱气体成像的遥测识别装置的结构框图。
[0029]元件标号说明：
[0030]10、多光谱气体成像的遥测识别系统；11、图像获取单元；12、信息处理单元；13、多光谱特征获取单元；14、目标识别单元；20、多光谱气体成像的遥测识别装置；21、遥测拍摄设备；211、镜头；212、滤光片；213、非制冷红外相机；22、计算机设备。
具体实施方式
[0031]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其它优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。还应当理解，本专利技术实施例中使用的术语是为了描述特定的具体实施方案，而不是为了限制本专利技术的保护范围。下列实施例中未注明具体条件的试验方法，通常按照常规条件，或者按照本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多光谱气体成像的遥测识别方法，其特征在于，包括：获取目标区域的多光谱图像，所述多光谱图像包括所述目标区域的多个参考波段图像和目标波段图像；通过卷积神经网络获取所述多光谱图像的特征图，所述特征图包括所述多光谱图像中对应多个参考波段和目标波段的辐射温度分布信息；基于所述多光谱图像的辐射温度分布信息，通过空间差分算法计算获得所述目标区域的多光谱特征；基于目标特征对所述多光谱特征进行匹配识别，获得所述目标区域中目标气体的识别结果，所述识别结果包括所述目标气体在所述目标区域中的定位信息、分类信息和浓度信息。2.根据权利要求1所述多光谱气体成像的遥测识别方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络获取所述多光谱图像的特征图，包括：对所述目标区域的多光谱图像进行预处理，获取所述多光谱图像的辐射亮度分布信息；基于所述多光谱图像的辐射亮度分布信息和对应目标波段和参考波段的黑体辐射亮度公式，通过卷积神经网络提取所述多光谱图像的特征图，所述特征图包括所述多光谱图像中对应多个参考波段和目标波段的辐射温度分布信息。3.根据权利要求2所述多光谱气体成像的遥测识别方法，其特征在于，所述基于所述多光谱图像辐射亮度分布信息和对应目标波段和参考波段的黑体辐射亮度公式，通过卷积神经网络提取所述多光谱图像的特征图，包括：基于所述多光谱图像对应目标波段和参考波段的黑体辐射亮度公式，获取分别与多个参考波段和目标波段对应的滤波器；在卷积神经网络中，基于所述多光谱图像的辐射亮度分布信息，通过所述滤波器滑动遍历所述多光谱图像，获取所述多光谱图像的特征图。4.根据权利要求1所述多光谱气体成像的遥测识别方法，其特征在于，所述基于所述多光谱图像的辐射温度分布信息，通过空间差分算法计算获得所述目标区域的多光谱特征，包括：获取所述多光谱图像的辐射温度分布信息，所述辐射温度分布信息包括所述目标波段图像的目标温度分布信息和所述参考波段图像的背景温度分布信息；通过比对所述目标温度分布信息和背景温度分布信息，确定所述目标波段图像中目标气体辐射温度相同且背景辐射温度不同的目标气体位置；通过空间差分算法计算所述目标波段图像中对...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔方晓，李大成，吴军，李扬裕，王安静，曹志成，吕青青，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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