摘要
一种基于GMM的绝缘气体泄漏成像增强方法,属于绝缘气体泄漏检测技术领域,解决复杂背景干扰下微量绝缘气体泄漏识别困难的问题;选取红外探测器连续的帧图像,初始化各高斯混合模型的均值矩阵和方差矩阵,将像素点得到的灰度值与当前的高斯混合模型进行匹配,对权重参数进行更新,对像素点对应的高斯混合模型的均值和方差进行更新;对权重作归一化处理,按照顺序对所有高斯混合模型重新进行排序,并选取符合权重阈值的高斯混合模型作为背景,将当前像素点值与背景模型进行匹配,判断是背景信息还是运动前景;本发明通过扣除复杂动态背景增强气体扩散显示,提升了检测精度的同时自动标识气体扩散形态,进一步提高了红外成像检测效果。
技术关键词
高斯混合模型
红外探测器
像素点
绝缘
矩阵
成像
气体泄漏检测
参数
标记
图像灰度值
自动标识
动态背景
运动检测
处理器
实时视频
存储器
视频帧
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加密流量识别
多头注意力机制
深度学习网络算法
标志位
Softmax函数
线控转向系统
执行器
状态空间模型
参数
驾驶员对方向盘
DOA估计方法
信号特征
协方差矩阵
重构矩阵
特征值
近红外检测方法
色度坐标
像素点
光波长
神经网络模型