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龙图腾网恭喜北京环拓科技有限公司申请的专利基于气云成像的VOC气体泄漏智能巡检系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119353613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411919130.5，技术领域涉及：F17D5/02；该发明授权基于气云成像的VOC气体泄漏智能巡检系统和方法是由付江辉;徐宝柱设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气云成像的VOC气体泄漏智能巡检系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于气云成像的VOC气体泄漏智能巡检系统和方法，属于VOC气体泄漏检测技术领域。巡检系统包括沿监测对象布置的移动轨道和巡检点位，沿移动轨道移动的智能滑轨式机器人，以及数据处理系统；智能滑轨式机器人设置有气云成像主机，气云成像主机设有中波红外机芯、可见光机芯和无线通讯模块。智能滑轨式机器人沿移动轨道移动到各巡检点位，气云成像主机拍摄各巡检点位的红外图像和可见光图像，并通过无线通讯模块将红外图像和可见光图像传输到数据处理系统。本发明能够及时准确锁定具体泄漏点，确定VOC泄漏浓度，实现从巡查、泄漏检测处理、泄漏事故存档、泄漏预警、泄漏事故处理到处理结果反馈的全流程智能巡检。

本发明授权基于气云成像的VOC气体泄漏智能巡检系统和方法在权利要求书中公布了：1.基于气云成像的VOC气体泄漏智能巡检方法，其特征在于，通过VOC气体泄漏智能巡检系统实现，所述VOC气体泄漏智能巡检系统包括沿监测对象布置的移动轨道和巡检点位，沿移动轨道移动的智能滑轨式机器人，以及数据处理系统；智能滑轨式机器人设置有气云成像主机，所述气云成像主机设有中波红外机芯、可见光机芯和无线通讯模块；所述数据处理系统包括泄漏分析模块、泄漏点锁定模块、显示模块、信息推送模块和信息储存模块；所述智能巡检方法包括以下步骤：S1智能滑轨式机器人沿移动轨道巡检，气云成像主机拍摄各巡检点位的红外图像和可见光图像，并通过无线通讯模块将红外图像和可见光图像传输到数据处理系统；S2数据处理系统的泄漏分析模块发现VOC泄漏气云后，建立VOC泄漏事件记录M；S3数据处理系统的泄漏分析模块对步骤S2的VOC泄漏事件记录M做进一步的处理分析，实现气云成像原始监测的VOC泄漏总量至VOC泄漏浓度的转换，同时绘制出VOC气云成像浓度分布图；具体方法为：S3-1读取步骤S2中记录的初步泄漏事件，其包含实时红外图像、当前捕捉的VOC泄漏信息，该泄漏信息包含泄漏气云图像G、泄漏总量Vm；S3-2根据红外机芯成像物体尺寸、距离与图像像素对应关系，通过公式1、公式2计算像红外图像中的气云像素和实际空间中的尺寸关系：Fx=TanhAng2180×disW2公式（1）Fy=TanvAng2180×disH2公式（2）其中，Fx表示计算一个像素代表水平方向的尺寸，单位m；Fy表示计算一个像素代表垂直方向的尺寸，单位m；Tan表示正切运算；hAng表示红外机芯水平场视角，已知量，单位°；vAng表示红外机芯垂直场视角，已知量，单位°；dis表示当前监控点位距离机芯的距离，为已知量，单位为m；W表示红外机芯成像图像的宽度，单位为m；H表示红外机芯成像图像的高度，单位为m；通过以上公式获取的每个像素代表的高度和宽度，计算出泄漏气云图像G中每个像素点所表示的面积；S3-3将泄漏气云图像G进行灰度转换，并读取气云中各个像素点的灰度数值，再将图像反置；S3-4将步骤S3-3图像反置后的灰度数据建立矩阵Z，并对矩阵Z中的灰度值进行积分得到泄漏气云的总灰度值Gm，计算总灰度值Gm和泄漏量Vm之间的转换因子t，t=VmGm；S3-5选取泄漏气云外围8~12个像素距离的区域进行平均作为本底灰度Gb，然后将矩阵Z中每个像素的灰度值减去Gb；S3-6使用转换因子t依次与矩阵Z中的因子进行乘法运算，得到VOC泄漏浓度分布矩阵数据GRz；使用色标卡尺上色并绘制图像，得到VOC泄漏浓度分布图GRb；S4数据处理系统的泄漏点锁定模块，基于步骤S3计算出的VOC泄漏浓度，锁定泄漏点；具体方法为：S4-1预先设定在监测对象的巡检点视野内所有可能发生VOC泄漏的点位集合Loc，Loc包含可能发生VOC泄漏的点位的位置及其唯一编号；S4-2基于步骤S3-6计算得到的VOC泄漏浓度分布矩阵GRz，设计检验矩阵Ji，该检验矩阵为维度为i×k的矩阵，i=GRz_h15公式（3）k=GRz_c15公式（4）其中，GRz_h表示矩阵GRz行数；GRz_c表示矩阵GRz列数；实际计算中，若i10则i取经验值10，若k10则k取经验值10；S4-3使用Ji在矩阵GRz中从（0，0）位置开始，先沿着X方向，再沿着Y方向按照步长为分别为i2和k2的循环滑动，并计算Ji滑动位置点所覆盖区域的平均灰度值，获得平均浓度分布矩阵GRzavg；S4-4继续使用Ji在GRzavg中重复上一步的运算，在计算Ji滑动位置区域均值的同时再计算该区域均值的方差，从而获得二次均值矩阵GRzavg_dub和方差矩阵GRzavg_var；S4-5依次分析GRzavg_dub和GRzavg_var的特征取舍函数：Fx,y=GRzavg_dub（x,y）avgGRzavg_varx,yavgvr公式（5）其中，GRzavg_dub（x,y）为坐标（x,y）处的GRzavg_dub数值；GRzavg_varx,y为坐标（x,y）处的GRzavg_var数值；avg为GRZ的平均值；vr为经验数值；当Fx,y=1时表示该区域存在泄漏点，此时与Loc进行循环匹配，若某一泄漏点Loci恰好在步骤S4-3确定的矩阵GRzavg范围内，则将该泄漏点位置锁定、记录泄漏点编号并标记为泄漏点Ri，同时计算矩阵GRzavg的平均浓度、最大浓度，即为当前泄漏点的数据信息；若匹配到多个泄漏点，则取其中距离平方最近的泄漏点作为泄漏点Ri；最后在泄漏气云浓度分布图上标记泄漏点、浓度信息；S5数据处理系统的显示模块将泄漏点及其VOC浓度予以展示；S6数据处理系统的信息推送模块将泄漏点及其VOC浓度信息推送给工作人员处理；S7数据处理系统的信息储存模块存储泄漏点及其VOC浓度信息和处理过程及结果。

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