[发明专利]一种泄漏的检测方法、装置、系统及存储介质

权利要求书

1.一种泄漏的检测方法，其特征在于，包括：

对获取的视频数据中的至少部分帧图像进行差分及滤波处理，得到差分及滤波处理后的目标视频帧序列；

将所述目标视频帧序列输入到目标泄漏检测模型，获取泄漏区域。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述对获取的视频数据中的至少部分帧图像进行差分及滤波处理包括：

对所述视频数据中的至少部分帧图像内的任一视频帧与所述任一视频帧之后的剩余视频帧做图像差分处理，得到差分处理后的视频帧序列；

对所述差分处理后的视频帧序列进行滤波处理，得到目标视频帧序列。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，在将所述目标视频帧序列输入到目标泄漏检测模型之前，所述检测方法还包括：

对获取的训练视频数据进行差分及滤波处理，得到差分及滤波处理后的历史视频帧序列；

将所述历史视频帧序列以及获取的所述原始历史视频数据对应的泄漏区域图像构建训练数据集；

利用所述训练数据集对初始泄漏检测模型进行训练，获取目标泄漏检测模型。

4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述初始泄漏检测模型包括二维泄漏区域检测模型以及三维泄漏过程检测模型，所述训练数据集包括多帧图像，所述训练数据集包括针对目标帧图像标注目标泄漏区域的泄漏区域标注数据和针对所述多帧图像分别标注泄漏区域的标注数据集合，所述泄漏区域标注数据用于训练所述二维泄漏区域检测模型，所述标注数据集合用于训练所述三维泄漏过程检测模型；

其中，

所述利用所述训练数据集对初始泄漏检测模型进行训练，获取目标泄漏检测模型，包括：

根据所述目标帧图像和所述泄漏区域标注数据对所述二维泄漏区域检测模型进行训练，得到目标二维泄漏区域检测模型；

根据所述多帧图像和所述标注数据集合对所述三维泄漏过程检测模型进行训练，得到目标三维泄漏过程检测模型。

5.根据权利要求1或3所述的检测方法，其特征在于，所述目标泄漏检测模型包括第一检测模型和/或第二检测模型。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述第一检测模型为目标二维泄漏区域检测模型和所述第二检测模型为目标三维泄漏过程检测模型，所述视频数据在目标时间段对泄漏过程进行拍摄得到的，所述目标视频帧序列包括关键帧图像和多帧待识别图像，所述关键帧图像是在所述目标时间段内拍摄的具有最大泄漏面积的图像；

其中，

所述将所述目标视频帧序列输入到目标泄漏检测模型，获取泄漏区域，包括：

将所述多帧待识别图像输入到目标三维泄漏过程检测模型，获取在各帧待识别图像上的泄漏区域的动态信息特征图；

将所述关键帧图像输入到目标二维泄漏区域检测模型，获取在所述目标时间段内拍摄到的最大泄漏区域的定位信息特征图；

根据所述动态信息特征图和所述定位信息特征图，获取泄漏区域。

7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述动态信息特征图和所述定位信息特征图，获取泄漏区域，包括：

对所述动态信息特征图和所述定位信息特征图进行拼接处理，获取初始泄漏区域特征图；

将所述初始泄漏区域特征图输入到目标融合网络，获取泄漏区域。

8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述目标融合网络由至少两层的卷积网络构成。

9.如权利要求1或3所述的检测方法，其特征在于，所述目标泄漏检测模型包括目标三维泄漏过程检测模型。

10.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述第一检测模型为目标检测网络，所述第二检测模型为长短期记忆网络。