基于目标检测的VOCs泄漏区域识别技术研究

摘要:

为解决红外气体成像仪在挥发性有机化合物(VOCs)泄漏识别中错漏检率高、算法执行效率低和模型泛化能力差等问题，提出了一种基于运动特征增强的VOCs泄漏区识别方法。先提取稳定状态下运动前景进行特征增强和图像融合，以获取实验样本；然后通过模型预训练和迁移学习的方法进行模型训练，获取检测模型；最后将模型部署至红外气体成像仪进行实验验证。结果表明，该算法单帧平均识别时间49ms，满足视频级检测要求，在典型应用场景下可有效检测到泄漏的气体，并渲染上色。

关键词:图像处理;目标检测;VOCs;红外气体成像仪

Abstract:

Key words:图像处理;目标检测;VOCs;红外气体成像仪