一种抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测方法及系统

本发明涉及计算机视觉与工业安全监测，尤其涉及一种抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测方法及系统。

背景技术：

1、以六氟化硫、甲烷为代表的具有红外吸收特性的气体，在工业生产中应用广泛。上述气体在发生泄漏也难以被直接检测，极易造成安全事故与大气污染。红外热成像技术是重要的检测手段，但传统方法智能化程度低。近年来，随着深度学习的发展，智能检测算法被广泛应用，但现有智能检测技术在极端风扰条件下仍存在显著缺陷：

2、1.抗风扰能力差：在强风条件下，气体羽流会出现变淡、变碎、变散以及局部断裂等现象，导致传统智能检测模型出现漏检的情形。

3、2.背景干扰严重：红外图像的工业背景可能随时间缓慢变暗或发生热分布漂移，导致智能检测模型将非气体变化误判为气体，造成检测率下降。

4、3.特征提取局限：现有智能检测模型往往难以兼顾气体的整体形态特征与微小的边缘细节特征。

5、因此，亟需一种能够提高气体检测稳定性与鲁棒性，有效应对风扰及背景漂移的红外气体泄漏检测方法。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测方法及系统，针对存在风场扰动及复杂背景干扰的工业场景进行红外气体泄漏检测，以解决现有技术中在复杂风扰和背景漂移条件下气体检测精度低、误报率高的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：

3、一方面，本发明提供一种抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测方法，包括：

4、获取红外气体泄漏视频数据，选取其前一帧、当前帧、后一帧以及静态背景图进行通道拼接，构建四通道时序背景输入数据；

5、将所述四通道时序背景输入数据输入风扰红外气体分割网络，得到融合特征图和初始分割得分图；

6、基于四通道时序背景输入数据，计算时序-背景残差线索特征；所述时序-背景残差线索用于表征当前帧与静态背景之间的差异、相邻帧之间的时序变化以及局部碎片化变化；

7、将融合特征图分别输入多尺度空洞卷积分支，并将各分支输出进行拼接并卷积融合得到风扰气体恢复特征；并结合时序-背景残差线索特征对融合特征图进行残差更新，得到恢复后的特征图，并结合初始分割得分图获得风扰恢复后的分割得分图；

8、基于风扰恢复后的特征图、时序-背景残差线索特征及多层感知机，计算气体存在性概率；当气体存在性概率低于预设阈值时，生成负向空帧保护偏置，并叠加到风扰恢复后的分割得分图，得到空帧保护后的分割得分图；

9、对空帧保护后的分割得分图进行修正，得到最终气体分割得分图；基于最终气体分割得分图确定红外图像中的气体泄漏区域。

10、进一步地，所述风扰红外气体分割网络基于segformer语义分割结构构建，将segformer语义分割结构的原始输入通道扩展为四通道输入，并在第一层的图像块嵌入层中设置并行输入结构包括主路和细节路，主路采用步长为4的7×7卷积核提取四通道时序背景输入数据的整体形态特征，细节路采用两级3×3卷积核提取四通道时序背景输入数据的细节弱特征，并通过残差补充形式叠加，得到结构融合后的初始特征；

11、将第一层的图像块嵌入层提取的结构融合后的初始特征输入segformer编码器和解码头，处理后得到融合特征图和初始分割得分图。

12、进一步地，所述时序-背景残差线索包括背景差异强度、低频背景漂移、高频局部变化、双向时序运动强度、连续变化趋势和低频背景漂移占比，将这六个线索进行通道维度的拼接，得到时序-背景残差线索特征c。

13、进一步地，所述多尺度空洞卷积分支包括至少四个不同膨胀率的空洞卷积分支，将各分支输出进行拼接并卷积融合，得到风扰气体恢复特征；根据时序-背景残差线索特征生成背景抑制门控；根据气体恢复特征和时序-背景残差线索特征c生成气体恢复门控；对融合特征图进行残差更新，得到恢复后的特征图，其中，为恢复强度系数；

14、将恢复后的特征图通过卷积操作，生成风扰气体恢复增强分割得分图，并将其叠加至初始分割得分图，得到风扰恢复后的分割得分图，其中，为恢复得分增强系数。

15、进一步地，所述基于风扰恢复后的特征图、时序-背景残差线索特征及多层感知机，计算气体存在性概率的具体方法为：

16、对风扰恢复后的特征图进行全局平均池化和全局最大池化，得到全局平均池化特征和全局最大池化特征；

17、对时序-背景残差线索特征进行全局平均池化，得到线索统计特征，将全局平均池化特征、全局最大池化特征和线索统计特征拼接并输入多层感知机中，得到气体存在概率；

18、当气体存在性概率低于预设阈值时，生成负向空帧保护偏置，并叠加到风扰恢复后的分割得分图，得到空帧保护后的分割得分图，其中，为空帧保护强度系数，为气体存在性判定阈值。

19、进一步地，所述对空帧保护后的分割得分图进行修正，得到最终气体分割得分图的具体方法为：

20、将空帧保护后的分割得分图输入激活函数，得到空帧保护后的概率图，并进行软膨胀处理，得到软膨胀概率图，再进行软腐蚀处理，得到连续气体概率图；

21、根据连续气体概率图与空帧保护后的概率图之间的差值，得到空洞候选图：，其中，h表示位于气体主体内部的空洞候选区域；并设计气体主体门控，其中，为气体主体判定阈值，为温度系数，表示气体主体门控；

22、根据气体主体门控、空洞候选图和气体存在性概率，对空帧保护后的分割得分图进行修正，得到最终气体分割得分图，为空洞补全强度系数。

23、进一步地，所述基于最终气体分割得分图确定红外图像中的气体泄漏区域的具体方法为：

24、将最终气体分割得分图输入sigmoid激活函数，得到最终气体概率图，再通过阈值化得到最终气体泄漏分割掩膜，并根据最终气体泄漏分割掩膜确定红外图像中的气体泄漏区域。

25、另一方面，本发明还提供一种抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测系统，包括输入数据构建模块、初始分割模块、线索特征构建模块、气体恢复模块、空帧保护模块和气体泄漏检测模块；

26、所述输入数据构建模块获取红外气体泄漏视频数据，选取其前一帧、当前帧、后一帧以及静态背景图进行通道拼接，构建四通道时序背景输入数据；

27、所述初始分割模块将所述四通道时序背景输入数据输入风扰红外气体分割网络，得到融合特征图和初始分割得分图；

28、所述线索特征构建模块基于四通道时序背景输入数据，计算时序-背景残差线索特征；所述时序-背景残差线索用于表征当前帧与静态背景之间的差异、相邻帧之间的时序变化以及局部碎片化变化；

29、所述气体恢复模块将融合特征图分别输入多尺度空洞卷积分支，并将各分支输出进行拼接并卷积融合得到风扰气体恢复特征；并结合时序-背景残差线索特征对融合特征图进行残差更新，得到恢复后的特征图，并进一步获得风扰恢复后的分割得分图；

30、所述空帧保护模块基于风扰恢复后的特征图、时序-背景残差线索特征及多层感知机，计算气体存在性概率；当气体存在性概率低于预设阈值时，生成负向空帧保护偏置，并叠加到风扰恢复后的分割得分图，得到空帧保护后的分割得分图；

31、所述气体泄漏检测模块对空帧保护后的分割得分图进行修正，得到最终气体分割得分图；基于最终气体分割得分图确定红外图像中的气体泄漏区域。

32、第三方面，本技术提出一种计算机可读存储介质，其存储有可执行的指令，所述指令当被执行时使得处理器执行所述的抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测方法。

33、第四方面，本技术提出一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现所述的抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测方法。

34、采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的一种抗风扰的红外气体泄漏时序分割检测方法及系统，采用基于四通道时序背景输入，结合风扰红外分割网络和鲁棒细化处理的检测方案，能够显著提高复杂工业场景下气体泄漏区域识别的稳定性，降低误报和漏检概率，提高检测的准确度和完整性。

35、具体地，本发明利用前一帧、当前帧、后一帧及静态背景图构建四通道时序背景输入数据，使检测过程同时具备气体运动变化信息和无泄漏背景参考信息，从而能够更准确地区分真实气体扩散与背景灰度漂移，减少由红外背景缓慢变化造成的误检；同时，在风扰红外气体分割网络的输入端构建并行细节补充分支，能够补充主路特征容易丢失的弱气体边缘和局部纹理，提高弱气体和破碎气体的识别能力。

36、通过时序-背景残差线索生成背景抑制门控和气体恢复门控，在抑制低频背景漂移区域伪响应的同时，对风扰条件下变淡、变碎、变散的弱气体区域进行恢复增强，从而降低强风扰场景下的漏检概率。

37、通过气体存在性概率对空帧或低置信帧进行保护，能够抑制无气体泄漏图像中的伪气体响应；同时，通过受气体主体门控约束的软形态学闭合处理，对破碎气体主体内部或邻近区域进行空洞补全，提高最终气体泄漏分割掩膜的连续性和完整性。

38、综上，本发明能够在风扰、背景漂移、弱气体、空帧和气体主体破碎等复杂情况下，提高红外气体泄漏分割检测的准确性、鲁棒性和实用性，适用于工业现场气体泄漏区域的自动识别、范围估计和安全预警。