一种气体检测方法、装置、设备及介质与流程

技术特征：
1.一种气体检测方法，其特征在于，包括：利用非制冷型红外热像仪采集待检测区域的红外图像，得到目标图像；其中，所述非制冷型红外热像仪的工作波段根据待检测气体的吸收波段进行设置；利用目标检测模型检测所述目标图像中是否存在所述待检测气体；若是，则判定所述待检测气体出现泄露，利用自适应阈值算法确定所述待检测气体在所述目标图像中的泄露位置。2.根据权利要求1所述的一种气体检测方法，其特征在于，所述待检测气体具体为烷烃类气体或sf6。3.根据权利要求1所述的一种气体检测方法，其特征在于，所述利用自适应阈值算法确定所述待检测气体在所述目标图像中的泄露位置的过程，包括：根据所述待检测气体的温度特征设定自适应阈值，并利用所述自适应阈值算法确定所述待检测气体在所述目标图像中的所述泄露位置。4.根据权利要求1所述的一种气体检测方法，其特征在于，所述利用自适应阈值算法确定所述待检测气体在所述目标图像中的泄露位置的过程之后，还包括：利用图像渲染算法对所述待检测气体在所述目标图像中的所述泄露位置进行渲染。5.根据权利要求1至4任一项所述的一种气体检测方法，其特征在于，所述目标检测模型的创建过程包括：基于yolo v5创建初始网络模型；获取待训练图像，并对所述待训练图像进行标注，得到标注图像；其中，所述待训练图像的部分部位含有所述待检测气体以及与所述待检测气体所对应的泄露位置；利用所述标注图像对所述初始网络模型进行训练，得到所述目标检测模型。6.根据权利要求5所述的一种气体检测方法，其特征在于，所述利用所述标注图像对所述初始网络模型进行训练，得到所述目标检测模型的过程，包括：基于注意力机制，利用所述标注图像对所述初始网络模型进行训练，得到所述目标检测模型。7.根据权利要求5所述的一种气体检测方法，其特征在于，还包括：将所述初始网络模型中的激活函数设置为smu函数。8.一种气体检测装置，其特征在于，包括：图像检测模块，用于利用非制冷型红外热像仪采集待检测区域的红外图像，得到目标图像；其中，所述非制冷型红外热像仪的工作波段根据待检测气体的吸收波段进行设置；气体监测模块，用于利用目标检测模型检测所述目标图像中是否存在所述待检测气体；信息预警模块，用于当所述气体监测模块的判定结果为是时，则判定所述待检测气体出现泄露，利用自适应阈值算法确定所述待检测气体在所述目标图像中的泄露位置。9.一种气体检测设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的一种气体检测方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机
程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种气体检测方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种气体检测方法，属于气体检测技术领域，该方法包括：利用非制冷型红外热像仪采集待检测区域的红外图像，得到目标图像；其中，非制冷型红外热像仪的工作波段根据待检测气体的吸收波段进行设置；利用目标检测模型检测目标图像中是否存在待检测气体；若是，则判定待检测气体出现泄露，利用自适应阈值算法确定待检测气体在目标图像中的泄露位置。以在降低待检测气体检测成本和检测复杂度的同时，也可以提高待检测气体的检测精度。相应的，本申请所提供的一种气体检测装置、设备及介质，同样具有上述有益效果。同样具有上述有益效果。同样具有上述有益效果。


技术研发人员：唐茂峰 王建生 徐召飞 王水根
受保护的技术使用者：烟台艾睿光电科技有限公司
技术研发日：2022.04.01
技术公布日：2023/10/24