基于ViBe模型的VOCs泄漏自动识别算法

发布时间：2022-07-03 20:37

　　挥发性有机物（Volatile Organic Compounds, VOCs）是大气污染的重要来源,也是臭氧和有机颗粒物的重要前体物质,对人体和环境都有很大的伤害。LDAR（Leak Detection and Repair）技术通过定期检修设备与管阀件等VOCs主要泄漏源,对石化行业降本减排具有重要意义。针对当下红外摄像仪检测VOCs时,完全依赖人眼辨识泄漏发生与否的缺陷,提出基于简单且运算快速的Visual Background extractor （ViBe）模型的VOCs泄漏自主辨识算法。为提高模型环境适应性,模型结合二值化和图像形态学开运算处理,以及K-means++聚类算法,实现在原视频帧中框选出泄漏位置,为人工辨识泄漏提供帮助和参考。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 问题的描述
3 Vi Be算法原理
    3.1 背景模型的建立与前景识别原理
    3.2 Vi Be背景模型的初始化
    3.3 模型像素更新
4 泄漏辨识过程与分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]泄漏检测与修复（LDAR）检测数据准确性评估方法研究[J]. 刘志阳,廖程浩,张晖,张永波.  环境科学与管理. 2017(09)
[2]泄漏检测与修复技术管理体系研究及评估建议[J]. 彭茵,吉晟,赵子玮,郑幸成,陈璐,黄浩云.  现代化工. 2017(10)
[3]基于气分装置案例的LDAR减排效果影响因素识别[J]. 刘桂霞,宁淼,杨清霞.  环境与可持续发展. 2017(01)
[4]基于拍照法编码LDAR技术在石化行业VOCs排放控制中的应用[J]. 胡永飞,张海滨,孔祥军,张景奇.  安全与环境工程. 2016(06)
[5]泄漏检测与修复（LDAR）技术在国内外的应用现状及发展趋势[J]. 张钢锋.  环境工程学报. 2016(09)
[6]基于改进视觉背景提取的运动目标检测算法[J]. 莫邵文,邓新蒲,王帅,江丹,祝周鹏.  光学学报. 2016(06)
[7]石化企业挥发性有机污染物泄漏检测与修复技术[J]. 邹克华,张欣,翟友存,冯炜.  现代化工. 2015(10)
[8]一种基于阈值的自适应Vibe目标检测算法[J]. 王辉,宋建新.  计算机科学. 2015(S1)
[9]石化行业的VOCs排放控制管理[J]. 郭森,童莉,周学双,韩建华.  化工环保. 2014(04)
[10]室外视频前景检测中的形态学改进ViBe算法[J]. 孙水发,覃音诗,马先兵,雷帮军.  计算机工程与应用. 2013(10)



本文编号：3655605