가스 누출 사고는 환경 오염, 인명 및 재산 피해, 화재 및 폭발 등 다양한 피해를 초래합니다. 적외선 열영상은 광범위한 빠른 촬영이 가능한 정성적 탐지 기술로 널리 사용됩니다. 일반 적외선 영상에 비해 가스 적외선 영상은 대비가 낮고 가장자리가 더 흐릿하여 식별이 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 혼합 가우시안 배경 모델에 기반한 저대비 가스 적외선 영상 누출 탐지 방법을 제안합니다. 먼저 전처리 단계에서 시공간 적응 프레임 간 필터링 알고리즘을 제안하여 적외선 영상의 잡음 제거와 세부 정보 보존을 실현합니다. 다음으로 공간 정보와 기울기 정보 제약을 기반으로 시공간 혼합 가우시안 배경 모델을 제안하여 누출 가스 객체의 전경을 초기 추출합니다. 마지막으로 전경 탐지 중 간섭하는 움직임 객체를 더 잘 제거하기 위해 개선된 빠르고 견고한 퍼지 C-평균 군집화 방법을 이용하여 가스 영역의 적응적 분할을 수행합니다. 실험 결과, 5m 누출 거리에서 본 탐지 알고리즘은 정확도를 효과적으로 향상시키고, 가스 영역의 구멍 문제를 보완하며, 다른 움직이는 물체의 간섭을 줄이며, 가스 누출 탐지 정확도는 92.3%~96.3%로 나타났으며, 다른 알고리즘에 비해 탁월한 간섭 방지 및 영역 분할 능력을 갖추고 있음을 보여줍니다.

가스 누출 탐지; 적외선 열영상; 시공간 가우시안 혼합 모델; 시공간 적응 프레임 간 필터링; 움직임 탐지; 빠르고 견고한 퍼지 C-평균 군집화