【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，具体涉及一种基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法及系统。
技术介绍
1、各类领域普遍重视气体泄漏的安全意识和预防措施，对于泄漏事件发生的实时监测同样具有重要意义。现代工业领域中，化工厂毒气泄漏不仅会对工作人员造成危害，还可能对附近居民和生态系统造成严重影响。航空领域中，对接加油段锥套口油气泄漏不仅会对飞行员造成视觉干扰，若是进入发动机还会产生重大的安全隐患。因此及时、准确地提供气体泄漏状态信息，能够有效减少险情连续发生的概率。
2、目前针对仓储过程中发生的毒气泄漏等突发安全问题，有利用激光气体检测器结合可见光传感设备，实现待检测场区的全覆盖式气体泄漏检测；有学者提出使用各类气体传感器搭建无线传感网络，实时监测仓库罐装压缩毒气泄漏状态；有机构基于热成像原理，结合尺度不变特征变换和支持向量机实现云团状泄漏气体的实时检测；此外还有基于超声、光流等方法定位气体泄漏区域并判断泄漏状态。针对空中加油过程中发生的油气泄漏问题，部分学者提出从硬件方面进行改善，通过提高输油软管和加油锥套的材质性能，并优化它们之间的机械结构，从而减少油气泄漏发生的概率；然而漏油事件的发生不可避免，这种方式无法实时有效地判断在线油气泄漏状态，因此有研究提出了基于红外热成像原理对泄漏油气进行检测的方法，通过在加油机翼安装嵌入了红外探测器的油气泄漏检测装置，对加油部位进行区域气体检测，判断是否存在油气泄漏。
3、但在实际应用中，无论是基于传感网络还是基于红外设备检测气体泄漏状态的方法都较为复杂不易于实现，缺乏经
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术提出了一种基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法及系统，用于多种雾化气体的检测，并能提高雾状气体泄漏状态判定的准确率。
2、技术方案：本专利技术所述的一种基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，具体包括以下步骤：
3、(1)利用可见光传感设备实时获取泄漏场景全局图像；
4、(2)在全局图像中提取出疑似泄漏区域，得到疑似泄漏区域图像；
5、(3)对区域内图像数据进行预处理，得到预处理后的灰度图像和rgb图像；
6、(4)对rgb图像进行雾状气泄漏透射率特征提取，得到rgb图像的高维透射率特征；
7、(5)对rgb图像进行雾状气泄漏相合度特征提取，得到rgb图像的高维相合度特征；
8、(6)对灰度图像进行雾状气泄漏均匀度特征提取，得到灰度图像的高维均匀度特征；
9、(7)对灰度图像进行雾状气泄漏hog特征提取，得到灰度图像的高维hog特征；
10、(8)将提取出的四组特征分别导入四个svm分类模型中，得到对应特征的四个预测结果；
11、(9)在分类模型中引入置信度实时优化权值，设计自适应权值加权投票算法，集成四个基分类器的预测结果，输出最终气体泄漏状态。
12、进一步地，所述步骤(3)实现过程如下：
13、对区域内图像进行尺度归一化操作，使用边缘检测算法对灰度化后的图像进行边缘检测，突显图像中的轮廓信息；获取图像中非零像素点的坐标，并通过椭圆拟合算法将这些坐标拟合成椭圆；最后分别在灰度图像和rgb图像上创建椭圆形状的掩模，提取出对应的椭圆区域。
14、进一步地，所述步骤(4)实现过程如下：
15、对于泄漏图像中每一个像素点(x,y)，其暗通道值dark(x,y)为：
16、dark(x,y)＝min{r(x,y),g(x,y),b(x,y)} (1)
17、其中，r(x,y)、g(x,y)、b(x,y)分别为像素点(x,y)的rgb值；
18、图像中某一rgb区块为h，大小为m×n，通过计算该区块内所有像素点的暗通道值构建暗通道区块，并估计区块透射率ht：
19、
20、其中，w是一个权重参数，用于控制透射率的平滑性；hal为大气光估计值，将暗通道区块所有像素值按升序排序，取前w％的最大值进行估计：
21、hal＝max{dark(x,y)},(x,y)∈m×n×w％ (3)
22、使用边界修剪的方法对计算出的所有区块透射率进行值域限制：
23、
24、其中，是符合规范的区块透射率；对输入图像的每一个区块进行透射率计算，即得到m个区块对应的透射率值，将它们压缩为一个1×m的特征向量，即得到描述该输入图像的m维透射率特征。
25、进一步地，所述步骤(5)实现过程如下：
26、对于泄漏图像中某一大小为m×n的区块h，其rgb均值havg为：
27、
28、其中，r(x,y)、g(x,y)、b(x,y)分别为区块内像素点(x,y)的rgb值；
29、计算区块h相邻8个区块的rgb均值，并形成一个均值数组vavg：
30、vavg＝{v1,v2,…,vi},i＝1,2,…,8 (6)
31、其中，v1，v2···vi是相邻区块的rgb均值；
32、为得到表征区块h与相邻区块色域变化程度的距离数组hdist，分别求取havg与vavg中各元素的欧式距离，得到结果为：
33、hdist＝{d1,d2,…,di},i＝1,2,…,8 (7)
34、其中，差异di的计算公式如下：
35、di＝||havg-vi||,i＝1,2,…,8 (8)
36、基于距离数组hdist，计算出区块h的相合度特征hcons.：
37、
38、其中，是距离数组中最大的元素，表征色域最大差异；是距离数组中最小的元素，表征色域最小差异；对输入图像的每一个区块相合度特征，即得到m个区块对应的相合度值，将它们压缩为一个1×m的特征向量，即得到描述该输入图像的m维相合度特征。
39、进一步地，所述步骤(6)实现过程如下：
40、对于泄漏图像中某一灰度区块为i，尺寸为m×n，对区块i计算其灰度平均值
41、
42、其中，i(x,y)表示区块中坐标为(x,y)的像素值；
43、对i内每一个像素点，依次计算其均匀度因子，并累加求均值得到区块均匀度
44、
45、其中，为单个像素点的均匀度因子：
46、
47、对输入图像的每一个区块进行均匀度计算，即得到m个区块对应的均匀度值，将它们压缩为一个1×m的特征向量，即得到描述该输入图像的m维均匀度特征。
48、进一步地，所述步骤(7)实现过程如下：
49、对于像素点(x,y)，首先在水平和竖直方向上分别通过梯度算子[-1,0,1]和[-1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(4)实现过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(5)实现过程如下：
5.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(6)实现过程如下：
6.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(7)实现过程如下：
7.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，步骤(9)所述在分类模型中引入置信度实时优化权值，设计自适应权值加权投票算法实现过程如下：
8.一种采用如权利要求1至7任一所述方法的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测系统，包括：
9.根据权利要求8所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，所述雾状气泄漏特征包括透射率特征、相合度特征、均匀度特征和HOG特征。
10.根据权利要求8所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测系统，其特征在于，所述支持向量机中引入置信度实时优化权值，使权值能够随分类模型对不同输入样本的信任程度而动态变化。
...【技术特征摘要】
1.一种基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(3)实现过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(4)实现过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(5)实现过程如下：
5.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步骤(6)实现过程如下：
6.根据权利要求1所述的基于可见光传感设备的雾状气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述步...
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