luneta-luna/deep-gas-system

# DeepGas DeepGas 是一个工业监控系统，利用热成像计算机视觉、风险区域分析、遥测和事件报告来实现早期的气体泄漏检测。 该系统处理摄像头或视频流，检测移动的热力异常，评估事件的严重程度，跟踪虚拟风险区域，并在每次运行后生成可审计的工程报告。 ## 目的 DeepGas 专为对早期泄漏检测、操作安全和环境监测有严格要求的环境而设计： - 石油和天然气设施 - 炼油厂 - 化工厂 - 储存区 - 工业生产线 - 研究与验证实验室 目前的实现侧重于软件 pipeline：帧获取、异常检测、事件分类、dashboard 监控、数据导出和历史事件跟踪。 ## 功能特性 - 使用 OpenCV 进行热成像/视频帧获取 - 通过背景减法进行动态异常检测 - 用于运动估计的光流分析 - 用于风险区域升级的虚拟地理围栏 - 用于警报稳定性的移动平均平滑处理 - 用于工程监控的实时 dashboard - 使用 Paho MQTT 的可选 MQTT 遥测功能 - 基于 YAML 的配置 - 支持 Markdown、JSONL、CSV、JSON 和基于图表的报告 - 存档的运行历史记录，确保可追溯性 ## 架构 ``` deep-gas-system/ config/ default.yaml Runtime, detection, telemetry, and reporting settings deepgas/ alerting.py Alert data model and severity helpers config.py YAML configuration loader detection.py Computer vision detection pipeline geofence.py Virtual risk-zone evaluation pipeline.py Main runtime orchestration reporting.py Reports, charts, exports, and run archives telemetry.py MQTT telemetry publisher scripts/ analyze_video.py Headless video analysis utility dev_check.py Full local validation command generate_synthetic_video.py Thermal test-video generator for development smoke_test.py Fast detector validation samples/ synthetic-leak.mp4 Local generated test video reports/ latest_report.md Latest engineering report latest_events.jsonl Latest raw event log latest_events.csv Latest spreadsheet export latest_summary.json Latest run summary latest_charts/ Latest generated charts runs/ Archived runs by timestamp cpp/ README.md Reserved for future C++ processing core dashboard.py Local engineering dashboard main.py Command-line pipeline entry point requirements.txt Python dependencies ``` ## 安装 创建一个虚拟环境并安装依赖项： ``` python -m venv .venv .\.venv\Scripts\Activate.ps1 pip install -r requirements.txt ``` ## 运行 Pipeline 使用 `config/default.yaml` 中配置的默认摄像头运行： ``` python main.py --config config/default.yaml ``` 使用视频文件运行： ``` python main.py --config config/default.yaml --source samples/synthetic-leak.mp4 ``` 运行时不显示 OpenCV 预览窗口： ``` python main.py --config config/default.yaml --source samples/synthetic-leak.mp4 --headless ``` ## Dashboard 启动本地工程 dashboard： ``` python dashboard.py --source samples/synthetic-leak.mp4 ``` 打开： ``` http://127.0.0.1:8000 ``` Dashboard 会显示处理后的视频流、当前严重程度、警报计数、检测到的区域、质心、光流幅度、风险区域接触情况、近期事件、图表以及最新的英文事件报告。 ## 报告 每次 pipeline 运行都会生成最新的输出： - `reports/latest_report.md` - `reports/latest_events.jsonl` - `reports/latest_events.csv` - `reports/latest_summary.json` - `reports/latest_charts/` 每次运行也会被归档到： ``` reports/runs// report.md events.jsonl events.csv summary.json charts/ ``` 该归档旨在用于工程审查、合规证据、事后分析以及与外部分析工具的集成。 ## 验证工具 运行完整的本地验证流程： ``` python scripts/dev_check.py ``` 运行快速的 detector 冒烟测试： ``` python scripts/smoke_test.py ``` 在不打开预览窗口的情况下分析视频： ``` python scripts/analyze_video.py --source samples/synthetic-leak.mp4 ``` ## 测试视频生成 本项目包含一个热成像测试视频生成器，用于可重复的开发和校准。 生成默认测试视频： ``` python scripts/generate_synthetic_video.py ``` 生成不同的场景： ``` python scripts/generate_synthetic_video.py --output samples/test-run-01.mp4 --seed 18 --leak-start 70 --frames 260 python main.py --config config/default.yaml --source samples/test-run-01.mp4 --headless ``` 常用参数： - `--seed`：更改生成的热噪声和羽流模式 - `--leak-start`：更改泄漏开始的时间 - `--frames`：更改视频时长 - `--fps`：更改帧率 - `--output`：更改输出路径 - `--colorize`：创建面向演示的彩色视频 ## 配置 编辑 [config/default.yaml](config/default.yaml) 以更改： - 输入源、分辨率和帧率 - 检测阈值 - 严重程度限制 - 地理围栏多边形 - MQTT broker 设置 - dashboard 预览行为 - 报告和归档路径 ## 路线图 - 集成真实的热成像摄像头源 - 添加针对微测辐射热计和热电堆阵列的校准配置文件 - 添加 C++20/OpenCV 加速以实现低延迟处理 - 添加 SocketCAN 支持，用于车辆和工厂环境 - 添加 MQTT broker 部署示例 - 添加历史 dashboard 视图 - 增加检测和报告组件的测试覆盖率 - 根据真实世界的热成像数据集进行验证

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