[发明专利]有色气体的检测方法、装置和电子装置

权利要求书

1.一种有色气体的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对监控画面进行目标检测，得到所述监控画面中的气体区域以及气体排放设备的设备区域，其中，所述气体排放设备包括排放所述气体的设备；

对所述设备区域进行边界扩大处理，得到预检区域；

分别在所述预检区域以及所述气体区域内进行运动目标检测；

对检测到的运动目标进行目标分类，并根据所述运动目标的类别信息，确定所述监控画面内是否存在有色气体。

2.根据权利要求1所述的有色气体的检测方法，其特征在于，所述监控画面包括间隔预设时间采集得到的多个监控画面；分别在所述预检区域以及所述气体区域内进行运动目标检测包括：

在所述预检区域内进行运动目标检测；

将与每个所述监控画面对应的气体区域中的待检测气体数据分别与预设有色气体数据进行匹配，并统计与预设有色气体数据匹配成功的待检测气体数据的数量；

在确定与预设有色气体数据匹配成功的待检测气体数据的数量大于第一预设阈值的情况下，在所述气体区域内进行运动目标检测。

3.根据权利要求2所述的有色气体的检测方法，其特征在于，所述待检测气体数据包括待检测气体的位置数据；所述预设有色气体数据包括预设有色气体的位置数据；将与每个所述监控画面对应的气体区域中的待检测气体数据分别与预设有色气体数据进行匹配包括：

根据所述待检测气体的位置数据以及所述预设有色气体的位置数据，计算得到所述待检测气体与所述预设有色气体的交并比，以及所述待检测气体中心位置与所述预设有色气体中心位置之间的距离；

根据所述待检测气体与所述预设有色气体的交并比，以及所述待检测气体中心位置与所述预设有色气体中心位置之间的距离，计算得到所述待检测气体与预设有色气体的匹配值；

在确定所述匹配值小于第二预设阈值的情况下，确定所述待检测气体数据与所述预设有色气体数据匹配成功。

4.根据权利要求2所述的有色气体的检测方法，其特征在于，所述预设有色气体数据是从预设的气体数据库中获取的；所述方法还包括：

在确定与预设有色气体数据匹配成功的待检测气体数据的数量小于第一预设阈值的情况下，将每个所述监控画面对应的气体区域中的待检测气体数据均存储到所述气体数据库中。

5.根据权利要求1所述的有色气体的检测方法，其特征在于，对监控画面进行目标检测，得到所述监控画面中的气体区域以及气体排放设备的设备区域包括：

使用训练后的目标检测模型处理所述监控画面，得到所述训练后的目标检测模型输出的所述监控画面中的气体区域以及气体排放设备的设备区域，其中，所述训练后的目标检测模型是以图像样本作为输入，以图像样本中的气体区域以及气体排放设备的设备区域作为监督，对深度学习模型进行训练得到的。

6.根据权利要求1所述的有色气体的检测方法，其特征在于，在所述预检区域以及所述气体区域内分别进行运动目标检测包括：

利用帧差法分别获取所述预检区域以及所述气体区域的差分图像；

分别对所述预检区域以及所述气体区域的差分图像进行过滤处理，并对过滤处理后的差分图像进行图像二值化处理，得到所述预检区域以及所述气体区域的二值化图像；

分别对所述预检区域以及所述气体区域的二值化图像进行连通性分析，确定运动目标的外界矩形，得到所述预检区域以及所述气体区域内的运动目标。

7.根据权利要求1所述的有色气体的检测方法，其特征在于，对检测到的运动目标进行目标分类包括：

使用训练后的目标分类模型处理包括所述运动目标，得到所述训练后的目标分类模型输出的所述运动目标的类别信息，其中，所述训练后的目标分类模型是对深度学习模型进行训练得到的。