一种气体泄露智能监测的方法及相关设备技术

本申请公开了一种气体泄露智能监测的方法及相关设备，涉及气体泄露监测领域，该方法包括：基于机器人阵列获取多张图像信息；基于所有上述图像信息获取当前场景信息，其中，上述场景信息包括城市中心场景

【技术实现步骤摘要】
一种气体泄露智能监测的方法及相关设备


[0001]本说明书涉及气体泄露监测领域，更具体地说，本申请涉及一种气体泄露智能监测的方法及相关设备
。

技术介绍

[0002]在现有技术的气体泄露监测过程中，通常通过工作人员通过终端设备去控制机器人获取相关气体浓度信息，并基于气体浓度信息确定泄露位置，并将位置坐标发送给工作人员的终端
。
但是在某些
GPS
定位较差的场所，位置信息往往不准确，并且通过采用终端进行操控的方式，也需要提前对工作人员进行培训，才能去操纵监测设备进行有效监测
。

技术实现思路

[0003]在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明
。
本申请的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围
。
[0004]第一方面，本申请提出一种气体泄露智能监测的方法，上述方法包括：
[0005]基于机器人阵列获取多张图像信息；
[0006]基于所有上述图像信息获取当前场景信息，其中，上述场景信息包括城市中心场景
、
城市郊区场景和野外场景；
[0007]基于上述场景信息确定上述机器人阵列的排列阵型与扫掠方式；
[0008]获取扫掠过程中上述机器人阵列中每个机器人获取的气味浓度信息和风速信息；
[0009]基于所有的上述气味浓度信息和上述风速信息确定气体泄漏位置信息
。
[0010]在一种实施方式中，上述基于所有上述图像信息获取当前场景信息，包括：
[0011]将所有上述图像信息输入至场景识别模型，其中，上述场景识别模型包括卷积模块
、
至少两个特征提取模块
、
一个平均池化层
、
一个全连接层和一个输出层；
[0012]根据上述场景识别模型输出上述当前场景信息
。
[0013]在一种实施方式中，基于上述场景信息确定上述机器人阵列的排列阵型与扫掠方式，包括：
[0014]在上述场景信息为上述城市中心场景的情况下，控制上述机器人阵列的排列方式为环形排列阵型，上述扫掠方式为单方向直线扫掠；和
/
或，
[0015]在上述场景信息为上述城市郊区场景的情况下，控制上述机器人阵列的排列方式为双弧线排列阵型，上述扫掠方式为折线扫掠；和
/
或
[0016]在上述场景信息为上述野外场景的情况下，控制上述机器人阵列的排列方式为双矩形排列阵型，上述扫掠方式为双方向直线扫掠
。
[0017]在一种实施方式中，上述方法还包括：
[0018]在上述机器人阵列中所有机器人测量的气味浓度信息均大于预设浓度和
/
或任两个机器人测量的气味浓度信息的差值大于预设浓度差的情况下，将上述排列方式调整为环
形排列方式，将上述扫掠方式调整为方波形扫掠
。
[0019]在一种实施方式中，上述基于所有的上述气味浓度信息和上述风速信息确定气体泄漏位置信息，包括：
[0020]所有的上述气味浓度信息和上述风速信息基于高斯扩散模型模进行反向拟合以获取上述气体泄露位置信息
。
[0021]在一种实施方式中，上述方法还包括：
[0022]在确定上述泄漏位置信息的情况下，基于上述泄露位置信息和监测任务开始位置信息确定泄露位置距离信息；
[0023]基于上述泄露位置距离信息和上述机器人阵列的数量信息确机器人间距信息；
[0024]基于上述机器人间距信息控制机器人阵列的所有机器人移动，以形成以上述机器人间距信息为间隔的机器人路标
。
[0025]在一种实施方式中，上述方法还包括：
[0026]机器人路标与泄露位置的距离信息控制每个上述机器人的提示灯光闪烁频率和
/
或提示灯光颜色信息
。
[0027]第二方面，本申请还提出一种气体泄露智能监测装置，包括：
[0028]第一获取单元，用于基于机器人阵列获取多张图像信息；
[0029]第二获取单元，用于基于所有上述图像信息获取当前场景信息，其中，上述场景信息包括城市中心场景
、
城市郊区场景和野外场景；
[0030]第一确定单元，用于基于上述场景信息确定上述机器人阵列的排列阵型与扫掠方式；
[0031]第三获取单元，用于获取扫掠过程中上述机器人阵列中每个机器人获取的气味浓度信息和风速信息；
[0032]第二确定单元，用于基于所有的上述气味浓度信息和上述风速信息确定气体泄漏位置信息
。
[0033]第三方面，一种电子设备，包括：存储器
、
处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的第一方面任一项的气体泄露智能监测的方法的步骤
。
[0034]第四方面，本申请还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现第一方面上述任一项的气体泄露智能监测的方法
。
[0035]综上，本申请实施例的气体泄露智能监测的方法包括：基于机器人阵列获取多张图像信息；基于所有上述图像信息获取当前场景信息，其中，上述场景信息包括城市中心场景
、
城市郊区场景和野外场景；基于上述场景信息确定上述机器人阵列的排列阵型与扫掠方式；获取扫掠过程中上述机器人阵列中每个机器人获取的气味浓度信息和风速信息；基于所有的上述气味浓度信息和上述风速信息确定气体泄漏位置信息
。
本申请提出的气体泄露监测方法，根据不同的场景信息，灵活选择机器人排列方式和扫描方式可以优化气体泄漏监测的效果，确保及时发现潜在的气体泄漏源，降低潜在的环境和安全风险
。
选择合适的策略有助于在各种场景中实现更好的监测结果
。
[0036]本申请提出的气体泄露智能监测的方法，本申请的其它优点
、
目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本申请的研究和实践而为本领域的技术人员所理
解
。
附图说明
[0037]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了
。
附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本说明书的限制
。
而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件
。
在附图中：
[0038]图1为本申请实施例提供的一种气体泄露智能监测的方法流程示意图；
[0039]图2为本申请实施例提供的一种场景识别模型的结构性示意图；
[0040]图3为本申请实施例提供的一种城市中心监测的场景示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种气体泄露智能监测方法，其特征在于，包括：基于机器人阵列获取多张图像信息；基于所有所述图像信息获取当前场景信息，其中，所述场景信息包括城市中心场景
、
城市郊区场景和野外场景；基于所述场景信息确定所述机器人阵列的排列阵型与扫掠方式；获取扫掠过程中所述机器人阵列中每个机器人获取的气味浓度信息和风速信息；基于所有的所述气味浓度信息和所述风速信息确定气体泄漏位置信息
。2.
根据权利要求1所述的气体泄露智能监测方法，其特征在于，所述基于所有所述图像信息获取当前场景信息，包括：将所有所述图像信息输入至场景识别模型，其中，所述场景识别模型包括卷积模块
、
至少两个特征提取模块
、
一个平均池化层
、
一个全连接层和一个输出层；根据所述场景识别模型输出所述当前场景信息
。3.
根据权利要求1所述的气体泄露智能监测方法，其特征在于，基于所述场景信息确定所述机器人阵列的排列阵型与扫掠方式，包括：在所述场景信息为所述城市中心场景的情况下，控制所述机器人阵列的排列方式为环形排列阵型，所述扫掠方式为单方向直线扫掠；和
/
或，在所述场景信息为所述城市郊区场景的情况下，控制所述机器人阵列的排列方式为双弧线排列阵型，所述扫掠方式为折线扫掠；和
/
或在所述场景信息为所述野外场景的情况下，控制所述机器人阵列的排列方式为双矩形排列阵型，所述扫掠方式为双方向直线扫掠
。4.
根据权利要求3所述的气体泄露智能监测方法，其特征在于，还包括：在所述机器人阵列中所有机器人测量的气味浓度信息均大于预设浓度和
/
或任两个机器人测量的气味浓度信息的差值大于预设浓度差的情况下，将所述排列方式调整为环形排列方式，将所述扫掠方式调整为方波形扫掠
。5.
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨祥国，戴锐衡，祁腾岳，李瑞星，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：