本公开揭示了一种输气管道周边隐患目标巡检方法，主要包括如下步骤：采集待检测输气管道信息以及周边环境图像信息；S200：构建并训练输气管道周边隐患检测模型；对输气管道周边隐患检测模型进行训练，以获得训练好的输气管道环境检测模型；将所采集的待检测输气管道信息以及周边环境图像信息输入训练好的输气管道周边隐患检测模型，以对输气管道周边隐患目标进行检测。本公开能够提高输气管道周边隐患的检测精度，并降低对计算资源的需求，适于作业现场的边缘计算设备。作业现场的边缘计算设备。作业现场的边缘计算设备。
【技术实现步骤摘要】
一种输气管道周边隐患目标巡检方法及系统
[0001]本公开属于输气管道检测领域，具体涉及一种输气管道周边隐患目标巡检方法及系统。
技术介绍
[0002]随着经济不断发展，城镇化水平不断提高。输气管道等为提供能源起到了非常重要的作用，但是，输气管道周边潜在隐患的存在可能会对输气管道产生影响，比如在部署有管道附近的区域进行施工，土壤滑坡地质沉降等会造成输气管道泄露，进而严重危害公众安全和造成严重损失。如何智能巡检输气管道周边隐患目标是目前急需解决的问题。目前解决这一问题的方式主要是靠人工巡检完成，但隐患目标存在地形偏僻，环境复杂，地貌多变等问题，无法实时高效低成本的进行巡检。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中的不足，本公开的目的在于提供一种输气管道周边隐患目标巡检方法，该方法能够提高输气管道周边隐患的检测精度，并降低对计算资源的需求，适于作业现场的边缘计算设备。
[0004]为实现上述目的，本公开提供以下技术方案：一种输气管道周边隐患目标巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：采集待检测输气管道信息以及周边环境图像信息；S200：构建并训练输气管道周边隐患检测模型，所述输气管道周边隐患检测模型包括：第一识别网络，用于地物信息识别，其中，地物信息包括：输气管道周边建筑物种类及坐标、输气管道周边公路等级及坐标、输气管道周边铁路种类及坐标、输气管道周边自然资源种类及坐标、输气管道周边其他裸露管道种类及坐标、输气管道周边工程车辆种类及坐标；第二分类网络，用于地物区域分类，其中，地物区域包括：居民聚集区、工厂园区、自然资源区、土壤滑坡区、地质沉降区；S300：将所采集的待检测输气管道信息以及周边环境图像信息输入输气管道周边隐患检测模型，对输气管道周边隐患目标进行检测，包括：基于第一识别网络识别的地物信息对地物区域进行分类，并进一步计算出地物信息所代表的地物目标距离输气管道的距离，然后判断该距离是否满足安全和其他作业要求，其中，地物信息所代表的地物目标包括：输气管道周边建筑物、输气管道周边公路、输气管道周边铁路、输气管道周边自然资源、输气管道周边其他裸露管道、输气管道周边工程车辆。
[0005]优选的，第一识别网络至少包括Focus、Shuffle、RepVGGC3、SPPF、C3、SE、CONV、UPSAMPLE、CONCAT、HEAD十类层，其中，Focus层用于将特征图通过切片、输入通道扩充、拼接、卷积操
作，先进行下采样操作以降低对计算资源的需求，且在没有信息丢失的情况下获得下采样处理后的特征图，其余的后续下采样通过Shuffle层实现：通过Channel shuffle模块保证执行下一个组卷积操作的输入特征来自上一个组卷积中的不同组，以减少参数量的同时保留足够的有效信息；特征提取层为RepVGGC3，其在特征提取时首先将特征图一分为二，一部分卷积层进行操作以提取特征，另一部分则是不进行操作通过连接上一卷积操作的结果进行融合；SE层，用于在较少的参数量的前提下加强特征提取能力。
[0006]优选的，步骤S200中，所述输气管道周边隐患检测模型的训练包括如下步骤：S201：构建数据集，并划分为训练集和验证集；S202：设置训练参数，利用训练集对模型进行训练，当达到最大轮数后，模型完成训练；S203：利用验证集对训练后的模型进行验证，当平均查准率达到0.95及以上时，验证通过，获得训练好的模型；否则调整训练参数对模型重新训练。
[0007]本公开还提出了一种输气管道周边隐患目标巡检系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集待检测输气管道信息以及周边环境图像信息；构建模块，用于构建并训练输气管道周边隐患检测模型；检测模块，用于将所采集的待检测输气管道信息以及周边环境图像信息输入输气管道周边隐患检测模型，对输气管道周边隐患目标进行检测，包括：基于第一识别网络识别的地物信息对地物区域进行分类，并进一步计算出地物信息所代表的地物目标距离输气管道的距离，然后判断该距离是否满足安全和其他作业要求，其中，地物信息所代表的地物目标包括：输气管道周边建筑物、输气管道周边公路、输气管道周边铁路、输气管道周边自然资源、输气管道周边其他裸露管道、输气管道周边工程车辆。
[0008]本公开还提出一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的指令，其中，所述处理器执行所述指令时实现前文任一所述的方法。
[0009]本公开还提出一种输气管道周边隐患目标巡检系统，包括：无人机，无人机上搭载有双目摄像头、GPS和激光雷达；无人机上集成有边缘计算设备，所述系统还包括云端服务器；所述系统用于执行前文任一所述的方法。
[0010]与现有技术相比，本公开带来的有益效果为：在无人机端通过边缘计算设备使用轻量化网络模型实现检测，第一识别网络大小仅为0.8M，精度为0.95，检测帧率为50FPS，第二分类网络大小仅为0.4M，精度为0.93，检测帧率为60FPS。
附图说明
[0011]图1是本公开一个实施例提供的一种输气管道周边隐患目标巡检方法的流程图；图2是本公开另一个实施例提供的第一识别网络结构图；图3是本公开另一个实施例提供的第二分类网络结构图。
具体实施方式
[0012]下面将参照附图1至图3详细地描述本公开的具体实施例。虽然附图中显示了本公开的具体实施例，然而应当理解，可以通过各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0013]需要说明的是，在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解，技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本公开的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本公开的范围。本公开的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
[0014]为便于对本公开实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个附图并不构成对本公开实施例的限定。
[0015]一个实施例中，如图1所示，本公开提出一种输气管道周边隐患目标巡检方法，包括如下步骤：S100：采集待检测输气管道信息以及周边环境图像信息；S200：构建并训练输气管道周边隐患检测模型，所述输气管道周边隐患检测模型包括：第一识别网络，用于地物信息识别，其中，地物信息包括：输气管道周边建筑物种类及坐标、输气管道周边公路等级及坐标、输气管道周边铁路种类及坐标、输气管道周边自然资源种类及坐标、输气管道周边其他裸露管道种类及坐标、输气管道周边工程车辆种类及坐标；第二分类网络，用于地物区域分类，其中，地物区域包括：居民聚集区、工厂园区、自然资源区、土壤滑坡区、地质沉降区；S3本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种输气管道周边隐患目标巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：采集待检测输气管道信息以及周边环境图像信息；S200：构建并训练输气管道周边隐患检测模型，所述输气管道周边隐患检测模型包括：第一识别网络，用于地物信息识别，其中，地物信息包括：输气管道周边建筑物种类及坐标、输气管道周边公路等级及坐标、输气管道周边铁路种类及坐标、输气管道周边自然资源种类及坐标、输气管道周边其他裸露管道种类及坐标、输气管道周边工程车辆种类及坐标；第二分类网络，用于地物区域分类，其中，地物区域包括：居民聚集区、工厂园区、自然资源区、土壤滑坡区、地质沉降区；S300：将所采集的待检测输气管道信息以及周边环境图像信息输入输气管道周边隐患检测模型，对输气管道周边隐患目标进行检测，包括：基于第一识别网络识别的地物信息对地物区域进行分类，并进一步计算出地物信息所代表的地物目标距离输气管道的距离，然后判断该距离是否满足安全和其他作业要求，其中，地物信息所代表的地物目标包括：输气管道周边建筑物、输气管道周边公路、输气管道周边铁路、输气管道周边自然资源、输气管道周边其他裸露管道、输气管道周边工程车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S200中，所述输气管道周边隐患检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：宗涛，刘云川，李劲涛，易军，周伟，陈文鑫，
申请(专利权)人：重庆泓宝科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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