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摘要
危险气体检测技术是石化等企业安全生产的必要保障之一，在工业生产中有着重要的作用。为了弥补现阶段基于红外成像技术的气体泄漏检测算法单帧检测的不足，提高检测精度，本文提出了光流增强的红外成像气体泄漏检测方法。首先使用光流网络提取视频中的运动特征，然后将运动特征与原图融合生成光流增强的气体泄漏图像送入YOLO网络进行检测，最终确定视频中是否存在气体泄漏并获取其位置信息。经过同增强前数据的对比测试，该方法将召回率保持在可接受范围内的同时，虚警率由17.87%降低至0.60%、精确率由77.21%提升至99.99%;检测速度约为13 fps,可实现实时检测。
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