科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对复杂工业现场泄漏蒸汽智能识别需要，文中提出红外温度场表征与辨识方法。利用模拟分析对蒸汽泄漏过程进行研究，揭示其温度场发生发展规律，即扩散特性、锤尾特性、动态特性，中心向源特性为一体的静动态锤尾特性。通过对温度层划分后的蒸汽温度场进行研究，提取蒸汽温度分布细节特征，提出变尺度灰度处理方法，实现了蒸汽红外温度场的高清化表征。为提高辨识速度和精度，建立Mask R-CNN网络模型，对泄漏蒸汽的锤尾特征进行学习和动态挖掘，对单张锤尾样本的识别准确率达到90.71%，总体算法识别准确率达到了99.93%，实现了蒸汽以及泄漏特性的有效辨识。现场实测表明，该算法对连续5帧图像处理时间为0.48 s，对于复杂工业现场的蒸汽泄漏辨识达到了快速准确的辨识效果。
- 单位
