一种管道智能巡护方法、系统、装置及无人机制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种管道智能巡护方法、系统、装置及无人机，方法包括：控制无人机沿管道中心线飞行，通过搭载的图像采集装置实时获取视频信号；通过视频智能识别分析算法对所述视频信号进行识别分析，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并进行报警警示。本发明专利技术可及时发现管道上方和周边不安全行为事件，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并进行报警警示，以保障管道的安全平稳运行，且巡检质量和效率较高。质量和效率较高。质量和效率较高。

【技术实现步骤摘要】
一种管道智能巡护方法、系统、装置及无人机


[0001]本专利技术涉及油气管道安全风险监管
，尤其涉及一种管道智能巡护方法、系统、装置及无人机。

技术介绍

[0002]目前，油气管道行业得到快速发展，然而管道周边的环境也变得越来越复杂，管道所面临的安全风险也越来越大。管道巡护的工作强度也越来越高，尤其是一些人员密集的区域，更是巡护的重点地段。
[0003]传统的管道线路巡护一般采用人工实地勘察测算的方式，巡检质量和效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术存在的问题，提供一种管道智能巡护方法、系统、装置及无人机。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种管道智能巡护方法，包括：控制无人机沿管道中心线飞行，通过搭载的图像采集装置实时获取视频信号；通过视频智能识别分析算法对所述视频信号进行识别分析，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并进行报警警示。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种管道智能巡护系统，包括：视频采集模块和智能分析模块；视频采集模块用于控制无人机沿管道中心线飞行，通过搭载的图像采集装置实时获取视频信号；智能分析模块用于通过视频智能识别分析算法对所述视频信号进行识别分析，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并进行报警警示。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种管道智能巡护装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述技术方案提供的管道智能巡护方法。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种无人机，包括上述技术方案提供的管道智能巡护装置。
[0009]本专利技术的有益效果是：通过无人机搭载图像采集装置，可以快速高效地获取较大范围内的管道及管道周边图像，无需人员亲自沿线巡查即可实现管道上方和周边环境的侦察；通过视频智能识别分析算法对视频信号进行识别分析，可及时发现管道上方和周边不安全行为事件，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并进行报警警示，以保障管道的安全平稳运行，且巡检质量和效率较高。
[0010]本专利技术附加的方面及其优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术实践了解到。
附图说明
[0011]图1为本专利技术实施例提供的管道智能巡护方法流程图；
[0012]图2为本专利技术实施例提供的管道智能巡护系统框图。
具体实施方式
[0013]以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0014]需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
[0015]图1为本专利技术实施例提供的管道智能巡护方法的示意性流程图。如图1所示，该方法包括：
[0016]S1，控制无人机沿管道中心线飞行，通过搭载的图像采集装置实时获取视频信号。
[0017]随着科技技术的进步，无人机技术得到了快速发展，利用无人机开展管道巡护成为了可能。无人机巡护具有视野广，照射面大，无需人员亲自沿线巡查即可实现管道上方和周边环境的侦察，为管道的巡护提供了强有力的技术支持。
[0018]本专利技术实施例通过在无人机上挂载高清摄像机获取管道上方和周边的实时视频信号。无人机可以采用固定翼无人机或多旋翼无人机，无人机的具体类型可根据现场的实际情况进行选配。无人机挂载高清摄像机是指通过在无人机的吊舱内安装高清摄像机。高清摄像机应具有宽视角、在无人机飞行过程中能清晰的拍摄管道上方和周边的物体。
[0019]S2，通过视频智能识别分析算法对所述视频信号进行识别分析，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并进行报警警示。
[0020]智能识别分析主要包括两种方式，一种是在无机人吊舱内安装部署智能识别分析边缘计算设备，该设备根据管理需要部署相应的算法，如挖掘机、打桩机、房屋等。通过该边缘计算设备实现无人机视频前端的智能识别分析，将不安全事件的报警信息回传至管理人员。另一种是将无人机视频信号实时回传到地面分析服务器，通过分析服务器实现对无人机视频的智能识别分析。
[0021]具体地，先通过在无人机飞行航线中输入管道中心线位置信息，无人机沿着管道中心线进行飞行。在无人机搭载的高清摄像机所获取的画面中，以中心线为中心，各向两边延伸预设距离(如200米)，在此区域内的视频画面为无人机视频智能识别分析的视频信号。
[0022]无人机视频智能识别分析内容一方面是指，在获取到的视频画面中，识别分析是否存在有大型机械施工，如挖掘机施工、打桩机施工等，如识别分析出在大型机械施工，则
第一时间将分析结果上报到管理人员。与此同时，无人机将悬停在施工现场进行录像取证，并将录像进行存储。分析结果包括事件的类型、时间和地点等，以便管理人员及时赶赴现场进行管控。同时还可通过无人机喊话功能进行喊话制止。
[0023]另一方面是指，在获取到的视频画面识别是否存在房屋或大棚占压的情况，即通过在管道中心线两侧10米区域内识别是否有物体，如发现有物体存在，则将报警信息上报至管理人员，并悬停于物体上方，同时识别分析该物体是否有移动行为，如无移动行为，则可判断为管道上方的占压，如有移动行为，则可能为临时停留物体。无论哪种情况，均需在物体上方或周边进行停留录像。
[0024]本专利技术实施例对视频信号开展智能识别分析，可以将报警信息及时推送至管理人员，以实现管道上方和周边不安全行为和事件的及时处置和管控通。还在异常管道上方进行停留取证，保存影像证据；还可以在现场进行声光报警，从而及时制止正在发生的损害行为。
[0025]本专利技术实施例中，通过无人机搭载图像采集装置，可以快速高效地获取较大范围内的管道及管道周边图像，无需人员亲自沿线巡查即可实现管道上方和周边环境的侦察；通过视频智能识别分析算法对视频信号进行识别分析，可及时发现管道上方和周边不安全行为事件，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种管道智能巡护方法，其特征在于，包括：控制无人机沿管道中心线飞行，通过搭载的图像采集装置实时获取视频信号；通过视频智能识别分析算法对所述视频信号进行识别分析，当发现异常情况时控制无人机进行停留取证，并进行报警警示。2.根据权利要求1所述的管道智能巡护方法，其特征在于，所述通过视频智能识别分析算法对所述视频信号进行识别分析时，在所述视频信号的画面中，以管道中心线为中心，向两边延伸预设距离，以此确定的区域作为管道区域图像进行智能识别分析。3.根据权利要求1所述的管道智能巡护方法，其特征在于，所述，通过视频智能识别分析算法对所述视频信号进行识别分析，包括：将所述视频信号输入已训练优化的目标检测模型中，利用所述目标检测模型输出识别结果；其中，所述目标检测模型训练过程如下：获取管道及管道周边图像形成数据集，对所述数据集进行增强扩充；采用TOOD动态正负样本分配策略，在所述目标检测模型训练过程中动态地为每个预测结果分配对应的真值框；采用结构重参数化技术，在训练阶段所述目标检测模型架构为多分支结构，在推理阶段将多分支结构融合为一个通路。4.根据权利要求3所述的管道智能巡护方法，其特征在于，所述目标检测模型采用YOLOV6的目标检测模型，所述YOLOV6的目标检测模型的Neck网络层里使用GHOST模块，并且采用SGD和带warmup的余弦学习率衰减训练所述目标检测模型模型。5.根据权利要求1所述的管道智能巡护方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜有文，赵云峰，王巨洪，李荣光，王立富，王泰，王潇潇，王路，王新，李保吉，赵君，王禹钦，
申请(专利权)人：国家管网集团北方管道有限责任公司，
类型：发明
国别省市：