ガス漏れ事故は、環境汚染、人命および財産の損失、火災・爆発など、多方面にわたる被害をもたらします。赤外線サーモグラフィは、広範囲で高速なイメージングを実現できる定性的検出技術として広く使用されています。一般的な赤外線画像に比べて、ガスの赤外線画像はコントラストが低く、エッジがぼやけており、識別が困難です。これらの問題に対処するため、本論文では混合ガウス背景モデリングに基づく低コントラストガス赤外線画像の漏洩検出手法を提案します。まず、前処理段階で、時空間適応フレーム間フィルタリングアルゴリズムを提案し、赤外線画像のノイズ除去とディテール保持を実現します。次に、空間情報と勾配情報の制約に基づき、時空間混合ガウス背景モデルを提案し、漏洩ガス対象の前景を初期抽出します。最後に、前景検出における妨害運動対象をより良く除去するため、改良された高速で堅牢なファジーＣ平均クラスタリング法を用いてガス領域の適応的分割を実現します。実験結果は、漏洩距離5ｍで、本検出アルゴリズムが精度を効果的に向上させ、ガス領域の空洞問題を補い、他の移動物体の干渉を低減し、ガス漏洩検出精度が92.3％～96.3％であり、他のアルゴリズムに比べて顕著な耐干渉性および領域分割能力を持つことを示しています。

ガス漏洩検出;赤外線サーモグラフィ;時空間ガウス混合モデル;時空間適応フレーム間フィルタリング;動き検出;高速で堅牢なファジーＣ平均クラスタリング