Foreground Fusion-Based Liquefied Natural Gas Leak Detection Framework From Surveillance Thermal Imaging
Notice bibliographique
Résumé
A leak detection and repair survey (LDAR) is essential to ensure a reliable and safe liquefied natural gas (LNG) supply. Modern LDAR systems deploy numerous fixed thermal imaging devices to automatically monitor the risk of potential leaks empowered by computational intelligence frameworks. Existing frameworks employ either background subtraction-based (BGS-based) or deep neural network-based (DNN-based) frameworks for LNG leak detection from thermal images. However, the BGS-based frameworks feature high sensitivity to perceive LNG emissions with low precision. On the contrary, the DNN-based frameworks can precisely classify the LNG leak after training while the sensitivity is low. Additionally, conventional DNN-based frameworks are difficult in modeling non-rigid objects such as LNG gas due to limited perceptive fields. Therefore, this study proposes a hybrid framework, namely foreground fusion-based gas detection (FFBGD), combining the advantages of BGS-based and DNN-based detectors for improved detection robustness through newly introduced concept of information fusion to LNG industries. Specifically, a foreground fusion network (FFN) is designed to fuse information of original thermal and foreground images after BGS based on the visual attention mechanism. Meanwhile, several advanced modules, i.e. deformable convolution, feature pyramid network, and cascade region-of-interest (ROI) head are adopted to enhance leak detection by offering better perceptive fields. Extensive experiments are carried out in this study to demonstrate the significant improvement brought by the proposed FFBGD over leak detection accuracy and robustness. Hence, the proposed solution can be deployed in energy facilities and enable reliable visual surveillance of LNG leaks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».