公开(公告)号：CN116309473A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310287758.7

申请日：2023-03-20

Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院

Inventor： 夏秀山 ,  许楠钒 ,  康宇 ,  曹洋 ,  许镇义

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06T7/66 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种气体泄漏检测模型的训练方法和气体泄漏检测方法，属于气体泄漏检测技术领域。气体泄漏检测模型的训练方法包括：获取气体红外图像样本集；将气体红外图像样本集输入至特征提取模块，得到气体特征信息；将气体特征信息输入至边界响应模块，定位第一气体泄漏区域，对气体特征信息进行边界特征增强，并将气体特征信息和第一气体泄漏区域的边界位置信息进行结合，得到气体融合特征图；将气体融合特征图输入至特征检测模块，得到样本气体泄漏区域位置信息和样本泄漏源位置信息；调整气体泄漏检测模型的参数，得到训练好的气体泄漏检测模型。该方法提升了气体泄漏区域和泄漏源头的检出准确度和效率。

公开(公告)号：CN113963154A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111228585.9

申请日：2021-10-21

Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院

Inventor： 曹洋 ,  许楠钒 ,  康宇 ,  夏秀山 ,  许镇义

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M3/04 ,  G01N21/3504

Abstract: 本发明的一种基于Faster R‑CNN的VOCs气体泄漏检测方法、系统、存储介质及设备，其中方法包括以下步骤，使用事先设置的VOCs气体检测模型对红外相机获取的实时图像进行预测，当数值高于预设安全阈值时，向系统发送警告信息，并将相应视频部分上标注检测框线后输出保存；模型的构建步骤如下：获取目标VOCs气体泄漏红外视频数据并进行数据预处理；从处理后的红外视频数据中提取存在VOCs气体泄漏的帧数据，制作数据集；构建FasterR‑CNN网络结构，利用数据集进行训练，获取VOCs气体检测模型。本发明训练完成的VOCs气体检测模型可自动检测并标注出可能存在泄漏的区域，依托于模型打造的视频监测系统可不间断检测是否存在泄漏，使泄漏事故能被及时发现与处理，提升了安全性。