羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法及系统

本申请属于气体泄漏监测技术领域，具体地而言为一种羽流模型图像数据增强的气体泄漏视觉检测方法及系统，包括：获取待检测现场的背景图像；建立待检测现场的天然气终端的管道三维物理模型，设定气体泄漏发生的初始条件，生成气体流动浓度场图像；将气体流动浓度场图像与背景图像进行叠加；对叠加后的图像进行数据增强得到增强图像数据；采用深度学习方法对增强图像数据进行训练，得到气体泄漏检测模型，采用气体泄漏检测模型自动识别泄漏区域。本申请能够在没有实际泄漏数据的情况下采用深度学习方法对增强图像数据进行训练，得到气体泄漏检测模型，实现更高效、更准确的气体泄漏检测和预警。