Doctor of Physics and Mathematics, Professor, Deputy Director of the School of Computer Science
доктор физико-математических наук, профессор, заместитель директора Школы компьютерных наук
Senior Lecturer of the School of Computer Science
старший преподаватель Школы компьютерных наук
This article examines the problem of gas leaks in a gas field and proposes a solution in the form of a gas leak detection system. One component of this system is computer vision-based gas leak detection using infrared cameras.
Subject of research: automation of the process of detecting gas leaks in a gas field using computer vision algorithms.
Purpose of research: developing and conducting experimental studies to determine the effectiveness of a computer vision-based gas leak detection system.
Research methods: computer vision and deep learning methods applied to the analysis of data obtained during experimental studies at a laboratory test bench.
Object of research: a gas leak process simulated in a laboratory setting and an automatic leak detection subsystem based on computer vision algorithms.
Research findings: a generated and labeled dataset of gas leak recordings; a trained computer vision model based on this dataset; experimental testing of a subsystem capable of detecting gas leaks. The results confirm the fundamental viability of the proposed approach within the first block of the integrated system.
В статье изучается проблема утечки газа на газовом промысле и предлагается решение в виде системы детектирования утечки газа. Одним из блоков такой системы является выявление утечки газа через компьютерное зрение с использованием инфракрасных камер.
Предмет исследования: автоматизация процесса обнаружения утечки газа на газовом промысле с использованием алгоритмов компьютерного зрения.
Цель исследования: разработка и проведение экспериментальных исследований для определения эффективности работы блока по определению утечки газа через компьютерное зрение.
Методы исследования: методы компьютерного зрения и глубокого обучения, примененные к анализу данных, полученных в ходе экспериментальных исследований на стенде в лабораторных условиях.
Объект исследования: процесс утечки газа, смоделированный в лабораторных условиях, и подсистема автоматического обнаружения утечки, основанная на алгоритмах компьютерного зрения.
Основные результаты исследования: сформированный и размеченный датасет с записями утечки газа; обученная модель компьютерного зрения на основе этого датасета; экспериментальное тестирование подсистемы, способной обнаруживать утечку газа. Полученные результаты подтверждают принципиальную работоспособность предложенного подхода в рамках первого блока комплексной системы.