激光技术

作者：杨承霖, 陈海永, 岳学智, 李华曜, 邓立齐, 郭东歌, 王海超, 刘欢

关键词：图像处理, 泄漏区域识别, 目标检测, 挥发性有机化合物泄漏, 红外气体成像仪

为了解决红外气体成像仪在挥发性有机化合物(VOC)泄漏识别中存在的误识别率高、漏检率高、算法执行效率低以及模型泛化能力差等问题，提出了一种基于运动特征增强的VOC泄漏区识别方法。采用视频序列投影变化率统计的方法确定视频稳定性判定阈值，提取稳定状态下运动背景和运动前景；采用优化线性拉伸的方法对运动前景进行特征增强和异常值过滤；将运动前景与原始帧进行图像融合，并利用目标检测算法进行VOC泄漏区域识别；通过模型预训练和迁移学习的方法，以烟雾数据集和少量VOC泄漏数据集进行了识别模型训练，并将模型迁移至RK3588S嵌入式开发板上进行了执行效率测试。结果表明，该算法在交并比为0.5的情况下，平均精度均值为0.88；交并比在0.5~0.95范围内，平均精度均值为0.51，单帧平均识别时间为49 ms，具有较高的识别精度和识别效率，能够满足实时监测需求。本文中的算法能够保持稳定的模型性能且具有一定的抗干扰能力，为VOC泄漏识别提供了一定的参考。

来源：2024年第6期

《激光技术》期刊编辑部

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