一种基于人工智能的气体感知系统的制作方法

技术特征：
1.一种基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：包括处理器，通过辅助固定装置分布设置于气体存储装置表面的气敏材料，以及用于对气敏材料进行观测的视频流采集模块，所述处理器通过视频流处理模块对采集视频流进行处理得到观测图片，所述处理器通过图像预处理模块对观测图片进行图像预处理，所述处理器利用辅助定位模块在预处理后的观测图片中对辅助固定装置进行定位，并通过监测点定位模块对待观测的气敏材料进行定位；所述处理器通过前端图像采集模块对气体存储装置进行热成像图片采集，所述处理器利用背景标准化模块获得热成像图片的背景图像，并通过前景图像获取模块从采集热成像图片中获得前景图像，所述处理器通过前景图像处理模块对前景图像进行图像处理；所述处理器通过数据对比分析模块对气敏材料、前景图像的变化情况进行对比分析，并通过泄漏区域判定模块对气体存储装置对应泄漏位置进行判定，同时利用监测结果输出模块输出气体泄漏监测结果。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述视频流处理模块通过opencv处理视频流采集模块采集的视频流，每隔20秒获取一帧观测图片，并通过grpc请求发送至图像预处理模块。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述图像预处理模块对观测图片进行亮度、对比度调节，并根据辅助固定装置的颜色对观测图片进行二值化处理。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述辅助定位模块在预处理后的观测图片中提取出辅助固定装置的轮廓位置，并对同属于一个气敏材料的轮廓位置进行匹配；所述监测点定位模块根据匹配的轮廓位置对各监测点处的气敏材料进行分析定位。5.根据权利要求4所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述数据对比分析模块对连续帧观测图片中各监测点处的气敏材料进行颜色对比分析，如果连续帧观测图片中各监测点处的颜色变化较大，则处理器判定该监测点周围可能发生气体泄漏，并驱动对应位置的前端图像采集模块进行热成像图片采集。6.根据权利要求1-5中任意一项所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述气敏材料为片状结构，所述辅助固定装置采用颜色鲜艳的固定胶带。7.根据权利要求1或5所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述前端图像采集模块采集热成像图片后发送至图像预处理模块，所述图像预处理模块通过密度分割法对热成像图片进行色彩增强处理，用不同的颜色分别表示热成像图片的色调密度。8.根据权利要求7所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述背景标准化模块采集各位置前端图像采集模块处的连续帧未出现气体泄漏的标准背景图像，对连续帧标准背景图像逐像素点计算灰度均值，并进行赋值操作得到背景图像。9.根据权利要求8所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述前景图像获取模块利用背景图像对热成像图片进行差分运算，快速获取包含气体运动区域的前景图像，并在前景图像中对气体运动区域进行标注；所述前景图像处理模块采用开运算对前景图像中孤立的噪声点进行噪声滤除，所述前景图像处理模块采用连通域算法对噪声区域进行噪声滤除。
10.根据权利要求9所述的基于人工智能的气体感知系统，其特征在于：所述数据对比分析模块对连续帧热成像图片对应前景图像中气体运动区域的面积变化情况、位置移动情况、灰度值分布情况进行对比分析；所述泄漏区域判定模块基于数据对比分析模块的对比分析结果判定气体存储装置对应泄漏位置，以及泄漏速率、泄漏浓度分布，所述处理器利用监测结果输出模块输出气体泄漏监测结果。

技术总结
本发明涉及气体感知，具体涉及一种基于人工智能的气体感知系统，包括处理器，通过辅助固定装置分布设置于气体存储装置表面的气敏材料，以及用于对气敏材料进行观测的视频流采集模块，处理器通过视频流处理模块对采集视频流进行处理得到观测图片，处理器通过图像预处理模块对观测图片进行图像预处理，处理器利用辅助定位模块在预处理后的观测图片中对辅助固定装置进行定位，并通过监测点定位模块对待观测的气敏材料进行定位；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能满足使用现场安全生产需求、无法对气体泄漏位置进行准确监测的缺陷。准确监测的缺陷。准确监测的缺陷。


技术研发人员：王伟 刘军 朱道明
受保护的技术使用者：合肥永信科翔智能技术有限公司
技术研发日：2022.02.10
技术公布日：2022/5/17