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摘要:
针对工业生产中泄漏气体导致的爆炸和火灾问题,提出一种基于形状和SVM分类的红外图像泄漏气体检测方法.采用泄漏气体和干扰物红外图像样本的形状特征训练SVM分类器,通过对红外图像序列采用基于背景差分的运动检测得到候选目标区域,再对候选目标区域提取其形状特征,最后使用SVM分类器进行判别,从而得到最终的检测结果.使用乙烯气体泄漏仿真数据进行实验,检测率最高可达98%,结果表明,采用该方法可以有效检测泄漏气体,相比其他方法,极大地减少了干扰物造成的误检.
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文献信息
篇名 一种基于形状的红外图像泄漏气体检测方法
来源期刊 应用光学 学科 工学
关键词 气体检测 形状特征 支持向量机 红外图像
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 光学计量与测试
研究方向 页码范围 468-472
页数 5页 分类号 TP399|TN219
字数 2342字 语种 中文
DOI 10.5768/JAO201940.0303002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪汉玉 武汉工程大学电气信息学院 55 239 9.0 12.0
3 栾琳 3 0 0.0 0.0
4 刘路民根 武汉工程大学电气信息学院 2 5 1.0 2.0
8 张耀宗 武汉工程大学电气信息学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
气体检测
形状特征
支持向量机
红外图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用光学
双月刊
1002-2082
61-1171/O4
大16开
西安市电子城电子三路西段9号(西安123信箱)
1980
chi
出版文献量(篇)
3667
总下载数(次)
3
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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