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基于改进GMM背景差分方法的蒸汽泄漏检测研究
引用本文:鄢家鑫,陈青,李朋洲,周寒,刘晓东. 基于改进GMM背景差分方法的蒸汽泄漏检测研究[J]. 计算技术与自动化, 2023, 0(4): 147-153
作者姓名:鄢家鑫  陈青  李朋洲  周寒  刘晓东
作者单位:(中国核动力研究设计院,四川 成都 610213)
摘    要:为检测反应堆回路试验装置蒸汽泄漏,提出了一种改进的基于背景差分法的蒸汽泄漏红外视频检测方法。该方法利用红外相机采集图像,使用Wasserstein距离匹配像素点,采用K-means方法去更新改进的混合高斯背景模型(GMM);在后处理中,采用自适应均值滤波及形态学方法抑制环境噪声,通过对泄漏图像灰度形状面积的分层融合特征判断实现对蒸汽泄漏的分级检测。为实现对算法效果的量化,利用泄漏报警率、F1分数等指标评价检测方法的优劣,提出以Dice系数作为算法分割效果的评价函数;在steamTS200inf数据集上的试验结果表明,泄漏报警率可达98.52%,最后一帧分割Dice值可达78.31%,本文方法可有效检测蒸汽泄漏。

关 键 词:泄漏检测  背景差分  红外视频  图像分割

Research on Steam Leak Detection Based on Improved GMM Background Subtraction Method
YAN Jiaxin,CHEN Qing,LI Pengzhou,ZHOU Han,LIU Xiaodong. Research on Steam Leak Detection Based on Improved GMM Background Subtraction Method[J]. Computing Technology and Automation, 2023, 0(4): 147-153
Authors:YAN Jiaxin  CHEN Qing  LI Pengzhou  ZHOU Han  LIU Xiaodong
Affiliation:(Nuclear Power Institute of China, Chengdu, Sichuan 610213, China)
Abstract:
Keywords:leak detection   background subtraction   infrared video   image segmentation
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