【技术实现步骤摘要】
本申请属于气体泄漏监测，具体地而言为一种羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法及系统。
技术介绍
1、气体泄漏是工业生产中常见且危险的安全隐患，尤其在石油、天然气、化学品等行业，气体泄漏不仅会导致生产停滞、财产损失，还可能引发火灾、爆炸等严重事故，威胁到人员生命安全和环境保护。随着全球工业化进程的加快，气体泄漏事故的频发和其带来的严重后果，促使各行各业对气体泄漏检测技术的需求日益增长。尤其在油气管道、化学工厂、矿山开采等环境中，及时检测气体泄漏并进行准确定位，对于防止事故的发生和保障工业安全具有重要意义。
2、现有的气体泄漏检测技术主要依赖于传感器设备和传统图像识别方法，尽管这些技术在某些特定条件下有效，但仍存在以下显著缺点：
3、缺乏充足的实际泄漏数据集：
4、现有基于深度学习的气体泄漏检测方法，通常依赖于大量的标注数据集进行训练。然而，由于实际泄漏事件发生频率低且环境复杂，获取大规模、高质量的实际泄漏数据集非常困难，进而导致训练模型时数据量不足，影响了检测模型的精度和泛化能力。缺乏足够的、标注...
【技术保护点】
1.一种羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述初始条件包括：气体类型、泄漏点位置、管道压力、气流速度及环境温度。
3.根据权利要求1所述的羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，生成气体流动浓度场图像包括：通过羽流模型对气体的流动进行模拟计算，得到不同时间和位置的气体浓度分布。
4.根据权利要求3所述的羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，通过羽流模型对气体的流动进行模拟计算包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，所述初始条件包括：气体类型、泄漏点位置、管道压力、气流速度及环境温度。
3.根据权利要求1所述的羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，生成气体流动浓度场图像包括：通过羽流模型对气体的流动进行模拟计算，得到不同时间和位置的气体浓度分布。
4.根据权利要求3所述的羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，通过羽流模型对气体的流动进行模拟计算包括：
5.根据权利要求4所述的羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法，其特征在于，将气体浓度场在各个时间步长下的数值和气体流速场在各个时间步长下的数值转化为可视化图像包括：设定...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙锋，周佳霓，张泳，陈晨，欧阳铭骏，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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