一种基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统，属于检测技术领域。本发明专利技术采用无人机搭载高分辨率可见光相机从空中获得影像数据，用户可用图传设备在地面上实时看到处理后的影像；再利用其预置的深度神经网络识别器自动发现危害油气管道安全的行为；一旦发现危害管道安全的行为，则可以保存相关数据，并通过4G网络向监管部门传输位置数据、时间数据和影像数据，且触发警报，极大地减少了人工分析视频图像的工作量，有效避免了漏检现象，提高巡检可靠性，保证巡检质量。本发明专利技术的油气管道全智能巡检系统应用简单，可靠高效，能显著地降低巡检成本，提高巡检效率和质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统
本专利技术属于检测领域，具体涉及一种基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统。
技术介绍
油气管道作为能源运输的重要工具，一旦发生泄漏或者爆炸事故，将严重威胁人民群众的生命和财产安全，因此管道的安全巡护与管理非常重要。国家油气管道保护法规定：在管道线路中心线两侧各五米地域范围内，禁止种植深根植物、挖掘施工、违章修建等行为。然而，上述危害油气管道安全的行为却时有发生，甚至造成不可挽回的损失。这反应了油气管道巡检方案的不足。目前，常规的油气管道巡护方式，一般是巡护人员徒步观察，检查线路情况并作记录。该巡检方式工作量大，效率低，耗时长、主管因素多，人工成本高，而且受制于地形等。利用靠近管道布设的光纤传感器，可以通过光信号的变化对管道周边的震动进行分析预警。但目前光纤和大部分电子感应装置普遍存在误差高、作用距离短，获取信息有限等弊端。随着无人机的发展成熟，利用无人机可以高效、快捷、可靠、低廉的完成巡检任务。目前，现有无人机巡检方案通常是使用无人机拍摄管道周边图像，然后监管人员对图像逐帧的人工观察和判断。该方式需要人工处理海量的视频图像，耗时长，工作效率低，实时性差，且容易产生漏判现象。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的在于：针对上述存在的问题，提供一种基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统。从而实现在大范围内实时准确的获取、识别、判断油气管道周围的图像，自动发现危害油气管道安全的行为；当发现危害油气管道安全的行为时，本系统能迅速通知监管部门，触发警报，极大减少巡检的人工和经济成本等，提高管道安全，进而实现油气管道的全智能巡检，降低巡检成本，提高巡检效率和质量。本专利技术的基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统，包括无人机端、无人机地面端和报警显示终端；其中，无人机端包括无人机、挂载板、云台、图像采集装置和巡检主控模块；所述无人机的内部包括GPS模块、图传模块、串口和供电口；所述挂载板用于将云台和巡检主控模块固定在无人机上；所述云台与图像采集装置相连，用于稳定图像采集装置，以及为图像采集装置减震；所述图像采集装置，通常采用高分辨率可见光摄像装置，用于实时采集无人机在执行巡检任务时从空中拍摄的地面图像，并将采集的图像数据实时传输给巡检主控模块；所述巡检主控模块与无人机相连，并通过无人机的供电口实现供电；同时还与图像采集装置相连；巡检主控模块基于其内置的深度神经网络识别器，对接收的图像数据进行危害油气管道安全的行为的目标识别处理，若识别出当前图像数据具有危害油气管道安全的行为的目标对象，则通过连接的串口从无人机的GPS模块获取GPS时间数据和GPS位置数据，连同当前图像数据的危害油气管道安全的行为的目标对象的识别结果作为当前巡检信息，并将当前巡检信息通过无人机的图传模块发送至无人机地面端；以及通过巡检主控模块内置的网络传输模块基于公网传输至远端的报警显示终端；所述无人机地面端，用于基于巡检任务设置无人机的飞行任务，以及控制无人机的飞行状态，所述飞行任务包括但不限于手动飞行、沿航线自主飞行等；所述报警显示终端，用于接收和显示无人机端发送的巡检信息，并进行告警提示，例如在地图上显示无人机的位置并触发警报；进一步的，为了实现对历史巡检信息的查阅，报警显示终端将接收的巡检信息进行存储处理，供查阅。本专利技术的无人机端的无人机、挂载板、云台，以及无人机地面端构成本专利技术的飞行和挂载子系统；该飞行和挂载子系统用于搭载图像采集装置和巡检主控模块等，并完成指定的飞行任务，包括手动飞行、沿航线自主飞行等。进一步的，飞行和挂载子系统的飞行时间应在35min左右。本专利技术的图像采集装置、巡检主控模块，以及无人机的图传模块构成本专利技术的图像获取识别子系统，其中图像采集装置优选FLIR可见光传感器，其支持多种分辨率，且可以通过更换镜头以获取不同的拍摄视角；巡检主控模块优选NVIDIA公司发布的新一代嵌入式计算平台——NVIDIAJetsonTX2开发板，内置Linux系统，能够配置FLIR可见光传感器的输出格式，实时获取FLIR可见光传感器的图像数据，并在NVIDIAJetsonTX2开发板中内置深度神经网络识别器(基于关于危害油气管道安全的行为的训练集，对深度神经网络模型进行深度训练学习得到)，自动分析图像采集装置发送的图像数据，自动识别并标注危害油气管道安全的行为，如油气管道周围的大型机械施工、违章建筑等。所述NVIDIAJetsonTX2运算能力强大，每秒能够完成对5帧-6帧图片的分析识别。更进一步地，所述NVIDIAJetsonTX2处理器还负责完成无人机位置时间数据的获取、图像压缩、图像保存至本地(无人机地面端)、数据远程传输的工作。当识别到危害油气管道安全的行为时，所述NVIDIAJetsonTX2处理器就保存相关数据(即巡检信息，也可称巡检结果)，并通过公网将相关数据发送给监管部门。本专利技术的报警显示终端、远程传输子系统(巡检主控模块与报警显示终端的远程传输)和位置时间信息获取子系统(巡检主控模块从无人机的GPS(GlobalPositioningSystem)模块获取GPS时间数据和GPS位置数据)构成了本专利技术的自动报警子系统。当所述图像获取识别子系统检测到危害油气管道安全的行为时，则可通过所述自动报警子系统获得无人机的位置坐标数据、时间数据，并将坐标数据、时间数据、影像数据等通过4G网络(网络传输模块优选4G网卡)发送给油气管道监管部门，并立即保存显示上述数据和触发警报。此外，为了从无人机的GPS模块获取GPS时间数据和GPS位置数据，可以对NVIDIAJetsonTX2处理器进行二次开发接口(即设置读取GPS模块的接口)，基于该接口从无人机中获取无人机的GPS坐标数据和GPS时间数据，该数据非常精确。例如无人机采用的型号为DJIM600Pro，则使用NVIDIAJetsonTX2处理器通过开发软件DJIOnBoardSDK二次开发接口，从而基于开发的接口从无人机的GPS模块读取GPS坐标数据和GPS时间数据。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过无人机巡检油气管道，能够全面快速实时的获取油气管道周围的图像，提高巡检效率、降低巡检成本。本专利技术利用深度学习技术智能实时分析无人机捕获的影像，当检测到危害油气管道的行为时即自动触发警报，极大地减少了人工分析视频图像的工作量，有效避免了漏检现象，提高巡检可靠性，保证巡检质量。而且本专利技术能够将影像数据存储到存储器中，方便以后的观察。因此，本专利技术是集无人机遥感技术、航线规划技术、嵌入式技术、深度学习技术于一体的油气管道全智能巡检系统。该系统应用简单，可靠高效，能显著地降低巡检成本，提高巡检效率和质量。附图说明图1为本专利技术的全智能巡检系统的结构框图；图2为无人机端的实物图；图3为无人机地面端的DJIGOApp的运行效果图；图4为电脑终端警报显示系统的运行效果图；图5为本系统作业方法的流程图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施方式和附图，对本专利技术作进一步地详细描述。为了克服现有油气管道巡检方案的不足，本专利技术提供了一套新的全智能油气管道巡检系统：基于无人机遥感和深度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统，其特征在于，包括无人机端、无人机地面端和报警显示终端；其中，无人机端包括无人机、挂载板、云台、图像采集装置和巡检主控模块；所述无人机的内部包括GPS模块、图传模块、串口和供电口；所述挂载板用于将云台和巡检主控模块固定在无人机上；所述云台与图像采集装置相连，用于稳定图像采集装置，以及为图像采集装置减震；所述图像采集装置，用于实时采集无人机在执行巡检任务时从空中拍摄的地面图像，并将采集的图像数据实时传输给巡检主控模块；所述巡检主控模块与无人机相连，并通过无人机的供电口实现供电；同时还与图像采集装置相连；巡检主控模块基于其内置的深度神经网络识别器，对接收的图像数据进行危害油气管道安全的行为的目标识别处理，若识别出当前图像数据具有危害油气管道安全的行为的目标对象，则通过连接的串口从无人机的GPS模块获取GPS时间数据和GPS位置数据，连同当前图像数据的危害油气管道安全的行为的目标对象的识别结果作为当前巡检信息，并将当前巡检信息通过无人机的图传模块发送至无人机地面端；以及通过巡检主控模块内置的网络传输模块基于公网传输至远端的报警显示终端；所述无人机地面端，用于基于巡检任务设置无人机的飞行任务，以及控制无人机的飞行状态；所述报警显示终端，用于接收和显示无人机端发送的巡检信息，并进行告警提示，例如在地图上显示无人机的位置并触发警报。...

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机遥感和深度学习的油气管道全智能巡检系统，其特征在于，包括无人机端、无人机地面端和报警显示终端；其中，无人机端包括无人机、挂载板、云台、图像采集装置和巡检主控模块；所述无人机的内部包括GPS模块、图传模块、串口和供电口；所述挂载板用于将云台和巡检主控模块固定在无人机上；所述云台与图像采集装置相连，用于稳定图像采集装置，以及为图像采集装置减震；所述图像采集装置，用于实时采集无人机在执行巡检任务时从空中拍摄的地面图像，并将采集的图像数据实时传输给巡检主控模块；所述巡检主控模块与无人机相连，并通过无人机的供电口实现供电；同时还与图像采集装置相连；巡检主控模块基于其内置的深度神经网络识别器，对接收的图像数据进行危害油气管道安全的行为的目标识别处理，若识别出当前图像数据具有危害油气管道安全的行为的目标对象，则通过连接的串口从无人机的GPS模块获取GPS时间数据和GPS位置数据，连同当前图像数据的危害油气管道安全的行为的目标对象的识别结果作为当前巡检信息，并将当前巡检信息通过无人机的图传模块发送至无人机地面端；以及通过巡检主控模块内置的网络传输模块基于公网传输至远端的报警显示终端；所述无人机地面端，用于基于巡检任务设置无人机的飞行任务，以及控制无人机的飞行状态；所述报警显示终端，用于接收和显示无人机端发送的巡检信息，并进行告警提示，例如在地图上显示无人机的位置并触发警报。2.如权利要求1所述的系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：周纪，孟令宣，张继荣，陆珍雨，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51