一种管路自动识别的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种管路自动识别的方法及系统。方法通过扫描获取管路的点云数据，建立管路点云模型，并提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出目标管路的管路识别信息；本发明专利技术能够大幅减少了管路识别过程中工作人员的工作量，并实现了对管路的高效、准确的自动识别。

A Method and System of Pipeline Automatic Recognition

【技术实现步骤摘要】
一种管路自动识别的方法及系统
本专利技术涉及船舶信息采集领域，特别是涉及一种管路自动识别的方法及系统。
技术介绍
船舶及化工厂在建造完成后，会在设施中的管路表面设置一些供工作人员人工识别的标识；工作人员可以通过判读比对管路上的表面标识物获悉目标管路的类别、内部介质、管路的流向、物量信息以及管路压力、温度、保温、伴热等参数。但是，如果工作人员不熟悉对应的管路标识规则，将难以对管路系统进行直观的识别；而船舶及工业管路在使用或者运行过程中可能需要对管路进行检测维护或者重新设计，而检测维护和重新设计、改造的前提则需要对管路进行清晰的识别；现有情况往往是根据人工查阅相关的管路手册数据，对管路逐一进行人工识别并记录而后再进行后续的工作，如果涉及的管路系统较为庞大繁杂的话，人工识别的工作量极大，效率极低；另外，人工识别的结果比较零乱而又不够直观，不能很好地为后续的检测维护和重新设计、改造提供参考。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对船舶及化工厂的管路，提供一种可视化的管路自动识别的方法及实现的系统，由以下技术方案实现：一种管路自动识别的方法，包括以下步骤：对目标管路进行扫描，得到所述目标管路的三维点云数据；依据所述三维点云数据建立管路点云模型；提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出目标管路的管路识别信息；其中，所述神经网络训练模型由神经网络算法对特征数据库进行机器学习后生成；所述特征数据库包括表面标识物样本以及所述表面标识物样本对应关联的管路数据。相较于现有技术，本专利技术的一种管路自动识别的方法，通过扫描获取管路的点云数据，建立管路点云模型，并提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出目标管路的类别、管路的压力、温度、保温、伴热等运作参数及管路内部介质的类别、物量与流向等管路识别信息；本专利技术能够大幅减少了管路识别过程中工作人员的工作量，并实现了对管路的高效、准确的自动识别。作为对上述管路自动识别的方法的改进，提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，可包括以下步骤：对所述管路点云模型进行图像截取，获得具有表面标识物的管路截图；提取所述管路截图中的表面标识物。相比于直接对管路点云模型进行特征提取和匹配识别，通过以上步骤，本案在将所述三维点云数据转化为管路点云模型之后，进行了二次转化，将原始数据进一步规整为更低噪、更少干扰、更利于识别的点云模型截图，不仅提升了识别的准确度，在大幅简化了后续的特征提取、匹配识别步骤所涉算法的复杂度使得本案的实现更加简单易行的同时，显著提升了所述神经网络训练模型的处理速度。在一种实施例中，对所述管路点云模型进行图像截取，获得具有表面标识物的管路截图，可包括以下步骤：在管路点云模型中对各条管路设置管路的前、后、左、右、俯、仰六个视角；对各个视角截图，获得各条管路的前视图、后视图、左视图、右视图、俯视图及仰视图。通过以上步骤，本案能够从六个视角对各条管路进行截图，所得到的六视图能够更有效地用于进行特征提取和匹配识别，进一步提升识别的准确度。在另一种实施例中，对所述管路点云模型进行图像截取，获得具有表面标识物的管路截图，可包括以下步骤：隐藏管路点云模型中的环境内容；在管路点云模型中对各条管路设置管路的前、后、左、右、俯、仰六个视角；对各个视角截图，获得各条管路的前视图、后视图、左视图、右视图、俯视图及仰视图。通过增加以上步骤，本案不仅能够从六个视角对各条管路进行截图，且所得到的六视图无死角、无遮挡，能够更有效地用于进行特征提取和匹配识别，进一步提升识别的准确度。进一步的，所述表面标识物样本包括表面标识物的样本图例。进一步的，所述表面标识物样本包括设有表面标识物的样本管道图例。进一步的，所述表面标识物为管路色环标示带。采用管路色环标示带作为用于对管路进行识别的表面标示物，能对管路色环标示带的条纹、色彩、文字等多个特征维度关联管路的类别、管路的运作参数信息及管路内部介质的类别、物量与流向等管路数据，即使目标管道上的管路色环标示带受到部分污损或遮挡，仍然能够对其进行准确的识别，在提升识别的准确度的同时，保证了本案的鲁棒性。一种管路自动系统，包括：管路建模模块，用于接收、处理目标管路的三维点云数据，建立管路点云模型；管路识别模块，用于提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出对应的管路识别信息；特征数据库，用于向神经网络算法提供表面标识物样本以及所述表面标识物样本对应关联的的管路数据进行机器学习生成所述神经网络训练模型。本专利技术还提供一种储存介质，其上储存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述管路自动识别的方法的步骤。本专利技术还提供一种计算机设备，包括储存介质、处理器以及储存在所述储存介质中并可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述管路自动识别的方法的步骤。附图说明图1是本专利技术实施例的流程图；图2是本专利技术实施例提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物的流程图；图3是本专利技术实施例步骤S1031的流程图；图4是本专利技术实施例命名规则示意图；图5是本专利技术实施例文件夹类别示意表；图6是本专利技术实施例文件类别示意表；图7是本专利技术实施例样本训练脚本运作流程示意图；图8是本专利技术实施例识别环节运作流程示意图；图9是本专利技术的管路自动识别系统的示意图。具体实施方式请参阅图1，一种管路自动识别的方法，包括以下步骤：S101，对目标管路进行扫描，得到所述目标管路的三维点云数据；S102，依据所述三维点云数据建立管路点云模型；S103，提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出目标管路的管路识别信息；其中，所述神经网络训练模型由神经网络算法对特征数据库进行机器学习后生成；所述特征数据库包括表面标识物样本以及所述表面标识物样本对应关联的管路数据。相较于现有技术，本实施例通过扫描获取管路的点云数据，建立管路点云模型，并提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出目标管路的类别、管路的压力、温度、保温、伴热等运作参数及管路内部介质的类别、物量与流向等管路识别信息；本专利技术能够大幅减少了管路识别过程中工作人员的工作量，并实现了对管路的高效、准确的自动识别。具体的，可采用三维场景扫描设备对目标管路进行扫描，得到所述目标管路的三维点云数据；对部分复杂的船舱或工厂区间，可利用机器人或无人机搭载扫描设备完成扫描的工作。所述三维点云数据包括图像、点云的三维坐标及对应点的颜色；为便于后续图像处理，可根据需要对点云的密度进行调节。点云模型利用三维点云数据通过算法拟合生成各种曲面并获得的三维模型，可对现实世界中的场景、物体进行还原。所述表面标识物样本对应关联的管路数据包括管路的类别、管路的压力、温度、保温、伴热等运作参数及管路内部介质的类别、物量与流向等。得出目标管路的管路识别信息后，可生成识别信息库，并将管路识别信息与管路点云模型中的对应管路进行关联。进一步的，请参阅图2，提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，可包括以下步骤：S1031，对所述管路点云模型进行图像截本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种管路自动识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：对目标管路进行扫描，得到所述目标管路的三维点云数据；依据所述三维点云数据建立管路点云模型；提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出目标管路的管路识别信息；其中，所述神经网络训练模型由神经网络算法对特征数据库进行机器学习后生成；所述特征数据库包括表面标识物样本以及所述表面标识物样本对应关联的管路数据。

【技术特征摘要】
1.一种管路自动识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：对目标管路进行扫描，得到所述目标管路的三维点云数据；依据所述三维点云数据建立管路点云模型；提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，利用神经网络训练模型对所述表面标识物进行识别，得出目标管路的管路识别信息；其中，所述神经网络训练模型由神经网络算法对特征数据库进行机器学习后生成；所述特征数据库包括表面标识物样本以及所述表面标识物样本对应关联的管路数据。2.根据权利要求1所述的管路自动识别的方法，其特征在于，提取所述管路点云模型中管路上的表面标识物，包括以下步骤：对所述管路点云模型进行图像截取，获得具有表面标识物的管路截图；提取所述管路截图中的表面标识物。3.根据权利要求2所述的管路自动识别的方法，其特征在于，对所述管路点云模型进行图像截取，获得具有表面标识物的管路截图，包括以下步骤：在管路点云模型中对各条管路设置管路的前、后、左、右、俯、仰六个视角；对各个视角截图，获得各条管路的前视图、后视图、左视图、右视图、俯视图及仰视图。4.根据权利要求2所述的管路自动识别的方法，其特征在于，对所述管路点云模型进行图像截取，获得具有表面标识物的管路截图，包括以下步骤：隐藏管路点云模型中的环境内容；在管路点云模型中对各条管路设置管路的前、后、左、右、俯、仰...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗东浩，黄光炜，冯木水，
申请(专利权)人：广州中船文冲船坞有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44