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公开(公告)号：CN107451590B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710589248.X
申请日：2017-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明基于高光谱红外图像的气体检测识别和浓度表示方法，涉及化学气体检测识别和浓度表示方法。本发明解决了现有基于高光谱的化学气体检测和识别的方法需要现场取样、检测速度慢和现场气体轮廊和浓度显示的技术问题。本发明直接处理被检测地区预处理的高光谱红外图像，得到被检测地区的红外高光谱数据和可见光图片，将像素为下标的数据转化为透过率/吸光度数据；再与化学气体光谱库中待检测化学气体数据进行拟合做差，使用非线性最小二乘法判别出气体类别。采用图像分割得到每种气体的分布范围,采用颜色表征气体类别，与同区域可见光图片图像融合在屏幕上显示；可用于工厂污染气体排放检测和突发灾害事件中有害气体泄露检测领域。
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公开(公告)号：CN107451590A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710589248.X
申请日：2017-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明基于高光谱红外图像的气体检测识别和浓度表示方法，涉及化学气体检测识别和浓度表示方法。本发明解决了现有基于高光谱的化学气体检测和识别的方法需要现场取样、检测速度慢和现场气体轮廊和浓度显示的技术问题。本发明直接处理被检测地区预处理的高光谱红外图像，得到被检测地区的红外高光谱数据和可见光图片，将像素为下标的数据转化为透过率/吸光度数据；再与化学气体光谱库中待检测化学气体数据进行拟合做差，使用非线性最小二乘法判别出气体类别。采用图像分割得到每种气体的分布范围,采用颜色表征气体类别，与同区域可见光图片图像融合在屏幕上显示；可用于工厂污染气体排放检测和突发灾害事件中有害气体泄露检测领域。
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