工业烟雾检测与可视化
计算机视觉与模式识别
2018-09-18 v1
摘要
随着传感技术的普及并变得为大众所能负担，公民科学中出现了一种日益增长的趋势：科学家与志愿者结成紧密的伙伴关系，共同开展科学研究，包括问题发现、数据收集、分析、可视化与叙事。为公民科学提供易用的计算工具已成为一个重要议题。为提高公众对环境科学的意识并改善当地空气质量，我们目前正与一个地方社区合作，监测并记录某焦化炼油厂的逸散排放。我们已帮助社区成员构建了一套实时摄像系统，自2014年11月起采集并可视化高分辨率延时影像。然而，从所有视频帧中人工搜寻和记录烟雾排放需要人力，且耗时过长而不切实际。本文描述了一款集成四项功能的软件工具：(1) 一种基于变化检测与纹理分割的烟雾排放识别算法；(2) 一种交互式时间轴可视化，提供指示以定位感兴趣事件；(3) 一种自动快进模式，用于跳过无趣的延时帧；(4) 一组依据该算法自动生成的动画烟雾图像，用于记录、展示、叙事与分享。借助该工具，公民科学家如今可专注于故事内容，而非耗时费力的手工劳动。
引用
@article{arxiv.1809.06263,
title = {Industrial Smoke Detection and Visualization},
author = {Yen-Chia Hsu and Paul Dille and Randy Sargent and Illah Nourbakhsh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06263},
year = {2018}
}