在电厂、石油化工系统运行过程中,安全性、经济性和环保性都是企业关注的焦点。近年发生的工业事故中,由管道泄漏造成的泄漏事件占总体的60%。因此,在管道使用过程当中,气体泄漏的定位和及时报警具有极为重要的现实意义。随着工业过程中大量的摄像头安装,在众多泄漏检测方法中图像处理法成为了主流方法之一。但现有视频大都采用多节点远程传输汇聚进行集中监控,监控处理大都依赖于人工判读,图像数据的传输延时及人工决策、多监控视频切换易造成响应不及时的问题,从而存在错过最佳处理时机造成事故产生的风险,无法保证泄漏检测的实时性、快速性和准确性,因此,泄漏检测的智能化是未来的发展趋势。本课题从算法和计算架构两方面开展基于可见光图像采集端的气体泄漏实时检测器设计,具体如下:(1)针对基于图像处理的气体泄漏检测算法通常需要结合气体的多种特征且一般需要在变换域中展开带来的计算复杂度较高的问题,提出三阶段法气体泄漏检测算法。首先,通过运动目标检测算法提取疑似气体泄漏区域,其次,建立气体的RGB颜色模型,最后,利用HSV模型和面积变化率模型进行扩散性判别,避免了由时频域转换带来的计算复杂度,从而实现在时域中的快速泄漏检测。(2)为了解决高实时性场景下基于图像处理的泄漏检测方法中存在的传输带宽、存储压力和传输延时等引起的响应不及时的问题,在对三阶段泄漏检测算法进行结构分析之后,利用并行流水计算结构实现硬件计算加速。借助高性能异构SoC平台及高层次综合技术与Verilog融合的方法创建气体泄漏检测IP和气体识别IP。之后,通过硬件系统搭建和嵌入式软件开发实现基于图像采集端的气体泄漏实时检测装置设计,以提升响应速度,降低数据传输需求。(3)基于Zynq平台搭载OV5640摄像头和HDMI显示器构建实验验证系统,使用不同光照强度下,不同运动目标图像的视频对气体泄漏检测器的漏报率、误报率、检测率以及检测速度等量化指标进行测试。测试结果表明,所设计的气体泄漏检测器可以检测水蒸气的泄漏,并且可以解决传统气体泄漏检测方法存在的响应不及时问题。该检测器实时性好,准确率高,具有明确的实用价值。