METHODS AND SYSTEMS FOR REMOTE EMISSION DETECTION AND RATE DETERMINATION

• Main Authors: RUPPERT, Lyle, WALLACE, Cynthia, STAPLE, Bevan D, BARTHOLOMEW, Jarett Levi, TANDY, William, BENNETT, Mats D, MONNIN, Jason, ROHRSCHNEIDER, Reuben
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 12.12.2019
• Subjects: ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES; CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION ORRERADIATION OF RADIO WAVES; MEASURING; PHYSICS; RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; TESTING; TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES ORSTRUCTURES; TESTING STRUCTURES OR APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

Methods and systems for remotely detecting gases and emissions of gases are provided. Data is collected from a scene using a sensor system. The data is initially optionally processed as 1D data to remove noise, and is then assigned a confidence value by processing the 1D data using a neural network. The confidence value is related to a likelihood that an emission has been detected at a particular location. The processed 1D data, including the confidence value, is gridded into 2D space. The 2D data is then processed using a neural network to assign a 2D confidence value. The 2D data can be fused with RGB data to produce a map of emission source locations. The data identifying emissions can also be processed using a neural network to determine and output emission rate data. La présente invention concerne des procédés et des systèmes de détection à distance de gaz et d'émissions de gaz. Des données sont collectées à partir d'une scène au moyen d'un système de capteur. Les données sont initialement traitées facultativement en tant que données 1D pour éliminer le bruit, et une valeur de confiance leur est ensuite attribuée par traitement des données 1D au moyen d'un réseau neuronal. La valeur de confiance est liée à une probabilité qu'une émission ait été détectée à un emplacement particulier. Les données 1D traitées, comprenant la valeur de confiance, sont quadrillées dans un espace 2D. Les données 2D sont ensuite traitées au moyen d'un réseau neuronal pour attribuer une valeur de confiance 2D. Les données 2D peuvent être fusionnées avec des données RVB pour générer une carte d'emplacements de source d'émission. Les données identifiant les émissions peuvent également être traitées au moyen d'un réseau neuronal pour déterminer et délivrer en sortie des données de taux d'émission.