一种基于无人机的石油管线巡检异常隐患智能识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机的石油管线巡检异常隐患智能识别方法，将无人机精准巡航技术与目标检测算法结合，设计了一种智能的石油管线巡检方法，在现有的计算机处理运算能力基础上，实现了较为快速的石油管线隐患巡检排查。本发明专利技术针对无人机巡检特殊工作条件的目标检测做了大量优化算法和改进，训练了该条件下专用目标检测网络模型，具有对石油管线巡检的准实时隐患播报，减少了人工巡检的盲目性，大大提高了巡检效率，降低了人力成本，具有可实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的石油管线巡检异常隐患智能识别方法
本专利技术属于无人机智能巡检
，具体涉及一种基于无人机的石油管线巡检异常隐患智能识别方法的设计。
技术介绍
我国石油天然气资源分布与人口分布极不匹配，在东部的沿海地区石油天然气资源主要靠东部地区输送。石油管线为石油天然气的主要输送途径，目前我国的石油管线正在飞速建设，现有大型石油管线总长为3.5万公里，专家预计未来10年我国将实现汽油、柴油、煤油等成品油全部利用管道进行输送。由于石油管线分布广，且沿线地形地貌复杂，给管线维护巡检带来了很大的困难。传统的石油管线巡检采用人工沿线徒步巡检，此方法效率较低，人力成本较高且操作困难，甚至有一定的风险。对于长距离石油管线而言，距离长、范围广、环境复杂等因素使手持终端采集数据的工作方式受到极大局限，人力成本较高且操作困难。近年来随着无人机技术的发展，无人机巡检管道是精细化管理形势下提质增效的创新举措。无人机能够在复杂地形上采集出连续的高质量的管线数据，这为采用无人机进行石油管线巡检提供了根本上的支持。同时，计算机视觉技术以及物联本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机的石油管线巡检异常隐患智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、训练得到石油管线隐患识别网络模型；/nS2、根据石油管线坐标信息设定无人机巡检路线，根据地形设定无人机的巡检高度和摄像头角度，并根据摄像头姿态对视频拍摄角度进行实时矫正，控制无人机按照巡检路线巡检，将单次巡检拍摄视频传输回计算机；/nS3、通过石油管线隐患识别网络模型对传输回计算机的视频进行异常隐患全局检测，生成各异常点的帧号、类型、像素尺度和像素坐标信息；/nS4、根据无人机地理坐标、拍摄高度和拍摄方向信息，确定动态的实时像素比例尺；/nS5、根据实时像素比例尺以及异常点的像素坐标信息，计算得到异常点的...

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的石油管线巡检异常隐患智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、训练得到石油管线隐患识别网络模型；
S2、根据石油管线坐标信息设定无人机巡检路线，根据地形设定无人机的巡检高度和摄像头角度，并根据摄像头姿态对视频拍摄角度进行实时矫正，控制无人机按照巡检路线巡检，将单次巡检拍摄视频传输回计算机；
S3、通过石油管线隐患识别网络模型对传输回计算机的视频进行异常隐患全局检测，生成各异常点的帧号、类型、像素尺度和像素坐标信息；
S4、根据无人机地理坐标、拍摄高度和拍摄方向信息，确定动态的实时像素比例尺；
S5、根据实时像素比例尺以及异常点的像素坐标信息，计算得到异常点的地理坐标，并根据各异常点的地理坐标，将石油管线两侧有效区域外的异常点筛去；
S6、根据异常点的像素尺度和实时像素比例尺，计算得到异常点的实际大小，并将实际大小在标准尺度范围外的异常点筛去；
S7、根据视频拍摄连续性，通过多帧联合结果校验，将突然出现或消失的误检假异常点筛去；
S8、根据视频拍摄连续性，将多帧上重复出现的同一异常点进行去重处理，得到异常结果；
S9、将异常结果的帧号、类型、像素尺度、地理坐标以及图片信息上传至智能任务发放平台，指导巡检工人工作。


2.根据权利要求1所述的石油管线巡检异常隐患智能识别方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：
S11、定义异常隐患，并根据异常隐患的类型、数目以及现实尺度范围，通过无人机垂直俯视实拍得到异常隐患图片数据集；
S12、对异常隐患图片数据集中的图片使用LabelImg绘制YOLO格式的标签，作为训练数据集；
S13、将训练数据集输入YOLOv5网络进行目标检测回归训练，得到石油管线隐患识别网络模型。


3.根据权利要求2所述的石油管线巡检异常隐患智能识别方法，其特征在于，所述步骤S11包括以下分步骤：
S111、根据历史巡检案例，将石油管线两侧20米范围内出现的车辆、人、房屋建筑以及自然灾害活动定义为异常隐患；
S112、根据实际情况定义异常隐患的标准尺度范围；
S113、在距地面高度相同的情况下，通过无人机拍摄若干垂直视角俯拍视频，并从中截取得到所有类型的异常隐患图片，构建异常隐患图片数据集。


4.根据权利要求1所述的石油管线巡检异常隐患智能识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：
S21、根据石油管线埋设管点的坐标信息，设定无人机的巡检路线为管点到管点，沿石油管线拍摄图像；
S22、根据地形，设定无人机的巡检高度为距离地面100m；
S23、设定无人机的摄像头角度为垂直于地面的俯视视角；
S24、当无人机转弯、加速或减速时，根据无人机实时姿态，对摄像头做出相反方向的角度调整，保证摄像头始终垂直于地面拍摄；
S25、根据无人机的续航能力，设置无人机为双边巡航或单边检测；
S26、控制无人机按照巡检路线巡检，将单次巡检拍摄视频传输回计算机。


5.根据权利要求1所述的石油管线巡检异常隐患智能识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：
S31、通过石油管线隐患识别网络模型对传输回计算机的视频进行异常隐患全局检测，输出得到各异常点的帧号、类型、像素尺度和像素坐标信息；
S32...

【专利技术属性】
技术研发人员：李琼，岳林，张宇，何建军，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川;51