一种基于电子鼻和红外摄像仪烟羽前端扩散路径预测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201610120546.X
申 请 日：20160303
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20160622
公 开 号：CN105701578A
代 理 人：
代理机构：
摘 要：本发明公开了一种基于电子鼻和红外摄像仪烟羽前端扩散路径预测方法。本方法实现电子鼻引导功能和红外摄像仪跟踪功能的结合，首先根据电子鼻阵列确定烟羽前端的大致形状和位置，然后中心计算机调整烟羽前端位置周围的红外摄像仪对烟羽前端摄像，获取不同时刻烟羽前端的三维图形，建立烟羽前端动态模型。最后基于泄漏气体扩散的数值模型丰富神经网络算法的样本训练集，运用神经网络和偏最小二乘法建立烟羽前端扩散路径预测模型，预测烟羽前端扩散路径。本方法可以直观的了解泄漏气体所形成烟羽的运动形态，准确的预测烟羽前端的扩散路径，对事故的态势估计，减少气体泄漏造成的影响具有较强的现实意义。
主 权 项：一种基于电子鼻和红外摄像仪烟羽前端扩散路径预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，布置在监控区域的电子鼻阵列检测到气体变化，测量出电子鼻节点所处位置周围环境的浓度信息。步骤二，根据电子鼻阵列感应气体的速度和时间确定烟羽前端的方位和大致形状，基于GIS确定烟羽前端几何中心位置。步骤三，中心计算机根据几何中心位置调整周围的红外摄像仪对烟羽前端摄像，根据视差原理进行图像处理获取烟羽前端的三维图形。步骤四，计算红外摄像仪与电子鼻阵列确定的烟羽前端形状的重叠率，若重叠率较高，则基于前者所获图像继续后续步骤。反之，则重新估计烟羽前端几何中心位置，调整摄像仪重新摄像。步骤五，基于泄漏气体扩散的数值模型丰富神经网络的样本训练集，运用神经网络和偏最小二乘法预测烟羽前端扩散路径。步骤六，指示预测路径周围区域的红外摄像仪进入待命状态，实时跟踪烟羽前端。
关 键 词：
法律状态：公开
IPC专利分类号：G06Q10/04(2012.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06F17/30(2006.01)I;G06F17/18(2006.01)I;G06T17/00(2006.01)I;G01N33/00(2006.01)I