(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210729593.X (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 无锡赛弗安全 装备有限公司 地址 214196 江苏省无锡市锡山区东港镇 怀仁路61号 (72)发明人 王龙生　 (74)专利代理 机构 无锡睿升知识产权代理事务 所(普通合伙) 32376 专利代理师 张悦 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/77(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 一种危化品智能存储柜实时监测方法与装 置 (57)摘要 本发明涉及危化品监测的技术领域， 揭露了 一种危化品智能存储柜实时监测方法与装置， 包 括： 获取存储柜内易挥发性危化品图像序列， 并 对采集的存储柜内易挥发性危化品图像进行形 态学处理； 构建易挥发性危化品泄露特征提取模 型， 对易挥发性危化品图像序列进行泄露特征提 取； 构建危化品迟滞挥发预测模型， 并对所构建 的危化品迟滞挥发预测模型进行训练优化； 将所 获取的易挥发性危化品泄露特征时序数据输入 到训练优化后的危化品迟滞挥发预测模型中， 模 型输出预测得到的危化品泄漏量， 若预测结果超 过指定阈值则进行预警。 本发明所述方法基于分 量向量对泄露特征时序数据进行重构， 弱化噪声 对模型预测结果的干扰， 提高模 型预测结果的准 确性。 权利要求书5页 说明书14页 附图2页 CN 114998838 A 2022.09.02 CN 114998838 A 1.一种危 化品智能存 储柜实时监测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： S1： 对存储柜中的易挥发性危化品进行持续红外检测， 获取存储柜内易挥发性危化品 图像序列， 并对采集的存储柜 内易挥发性危化品图像进行形态学处理， 得到形态学处理后 的易挥发性 危化品图像序列； S2： 构建易挥发性危化品泄露特征提取模型， 对形态学处理后的易挥发性危化品图像 序列进行泄露特征提取， 形成易挥发性危化品泄露特征时序数据， 其中所述易挥发性危化 品泄露特征提取模型的输入为形态学处 理后的易挥发性 危化品图像， 输出为泄 露特征； S3： 构建危化品迟滞挥发预测模型， 其中所述模型输入为易挥发性危化品泄露特征时 序数据， 输出为预测的危 化品泄漏量， 所述构建危 化品迟滞挥发预测模型， 包括： 构建危化品迟滞挥发预测模型， 其中所述模型输入为易挥发性危化品泄露特征时序 数 据， 输出为预测的危化品泄漏量， 所述危化品迟滞挥发预测模型 的危化品泄漏量预测流程 为： S31： 设定所提取的当前向量组数为j， j的初始值 为0， 最大组数为10； S32： 遍历第j组向量hj(t)的所有极大值点和极小值点， 其中hj(t)＝f(t)， 将所有的极 大值点以及所有的极小值点分别用三次样条曲线连接， 分别得到f(t)的上包络线以及下包 络线， 上下包络线的均值曲线即为sj(t)， 所提取的第j组向量即为hj+1(t)＝hj(t)‑sj(t)； 令 j＝j+1； S33： 重复步骤S32， 得到 h10(t)， 令r(t)＝f(t) ‑h10(t)； S34： 对易挥发性 危化品泄露特征时序数据进行重构， 重构结果即为f ′(t)： S35： 将f′(t)输入到迭代函数中， 设置迭代函数的当前迭代次数为d， d的初始值为1， 迭 代次数的最大值 为Max； S36： 第d+1次迭代的危 化品泄漏量输出流 程为： 其中： G3,d+1＝G1,d+1G3,d+G2,d+1G3′,d+1， 表示第3层的迭代函数； G4,d+1＝σ(w4[Hd,f′(t)]+b4)， 表示第4层的迭代函数； G1,d+1＝σ(w1[Hd,f′(t)]+b1)， 表示第1层的迭代函数； G2,d+1＝σ(w2[Hd,f′(t)]+b2)， 表示第2层的迭代函数； G3′,d+1＝σ(w3[Hd,f′(t)]+b3)； Hd+1表示第d+1次迭代输出的危 化品泄漏量， Hd表示第d次迭代输出的危 化品泄漏量； w1,w2,w3,w4表示4层迭代函数的权 重参数， b1,b2,b3,b4表示4层迭代函数的偏置参数； 重复该步骤， 直到得到第 Max次迭代后的危化品泄漏 量HMax， 并将危化品泄漏 量HMax作为 模型的预测结果； S4： 对所构建的危化品迟滞挥发预测模型进行训练优化， 得到训练优化后可用的危化 品迟滞挥发预测模型；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114998838 A 2S5： 将步骤S1、 S2所获取的易挥发性危化品泄露特征时序数据输入到训练优化后的危 化品迟滞挥发预测模型中， 模型输出预测得到的危化品泄漏量， 若预测结果超过指定阈值 则进行预警。 2.如权利要求1所述的一种危化品智能存储柜 实时监测方法， 其特征在于， 所述S1步骤 中对存储柜中的易挥发性危化品进行持续红外检测， 获取存储柜内易挥发性危化品图像序 列， 包括： 利用红外成像仪向存储柜 发出红外光， 利用红外成像仪 内的光学系统将红外光在焦平 面阵列中成像， 将成像结果利用红外成像仪内的放大器以及A/D转换器处理， 得到存储柜内 易挥发性危化品图像， 当红外光接触到易挥发性危化品所挥发的气体时， 红外光部分能量 被气体吸收， 图像中亮度较暗的区域即为检测到的气体区域； 利用红外成像仪对存储柜进 行持续检测， 得到存 储柜内易挥发性 危化品图像序列It： 其中： 表示t0时刻所检测到的存储柜内易挥发性危化品图像， 所述红外成像仪对存储柜进 行红外检测的时序范围为[t0,tn]。 3.如权利要求2所述的一种危化品智能存储柜 实时监测方法， 其特征在于， 所述S1步骤 中对采集的易挥发性危化品图像进行形态学处理， 得到形态学 处理后的易挥发性危化品图 像序列， 包括： 对存储柜内易挥发性危化品图像序列中的任意一张易挥发性危化品图像进行形态学 处理， 得到形态学处理后的易挥发性危化品图像序列， 所述形态学处理后的易挥发性危化 品图像序列I ′t表示为： 其中： 表示t0时刻检测到的形态学处 理后的易挥发性 危化品图像； 所述形态学处 理流程为： S11： 将RGB格式的易挥发性危化品图像转换为XYZ格式的易挥发性危化品图像， 所述格 式转换公式为： 其中： R,G,B为易挥发性 危化品图像中任意像素在RGB颜色通道的值； X,Y,Z为易挥发性 危化品图像中任意像素在XYZ 颜色空间的值； S12： 以XYZ颜色空间中的白色参考点对转换后的XYZ格式的易挥发性危化品图像进行 归一化处理： 权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114998838 A 3