基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统，涉及机器学习技术领域，本发明专利技术通过采集各个巡检设备的各项基础信息并生成巡检设备信息集，并将巡检区域划分为若干个巡检子区域，进而生成各个巡检子区域三维图像模型，在区域图像三维模型设置若干条巡检路径，并对巡检路径设置若干个时间戳进而生成巡检任务，根据巡检任务巡检对应巡检子区域，并通过巡检设备采集巡检子区域的图像数据，进而生成路径二维图像并将其映射于区域三维图像模型中，通过路径二维图像与区域三维图像模型在对应位置的差异度，判断巡检路径是否存在异常状况或异常物体，根据判断结果动态调整巡检路径，直到巡检任务结束

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及机器学习
，提供基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统
。

技术介绍

[0002]智能巡检是利用人工智能和相关技术，对设备
、
设施或系统进行自动化的巡视和检测的过程
。
它主要通过机器学习算法等手段对目标进行监测
、
识别和分析，以实现监测目标是否正常运行
、
是否存在异常情况或潜在故障的目的，主要用于制造业
、
能源行业等领域；现有智能巡检系统普遍存在只能针对特定场景或特定物体进行智能化巡检，对于复杂
、
多变或非标准化的情况，其适应性容易受到限制，且智能巡检系统通常对输入图像的质量要求较高，一旦图像处理不到位容易造成巡检设备损坏，怎样在提高智能巡检系统的适应性和灵活性的同时，保证图像处理的正确性，是现有技术的难点，为此提供基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统
。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供基于机器视觉的智能巡检控制方法及系统
。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于机器视觉的智能巡检控制系统，包括管理中心，所述管理中心通信连接有巡检设备管理终端和云计算平台；所述巡检设备管理终端设置有巡检设备信息采集模块
、
巡检区域管理模块以及巡检设备管理模块；所述巡检设备信息采集模块用于实时采集各个巡检设备的各项基础信息并生成巡检设备信息集；所述巡检区域管理模块用于将巡检区域划分为若干个巡检子区域，并对各个巡检子区域设置编号，进而通过摄像头以及脉冲信号装置采集各个巡检子区域的图像数据与脉冲反射信号频谱，图像数据生成三维图像模型，以及脉冲反射信号频谱生成区域物体图像模型，进而将相同巡检子区域的三维图像模型以及区域物体图像模型进行映射匹配生成区域三维图像模型，同时标注对应巡检子区域的编号；所述巡检设备管理模块用于执行巡检任务，并通过巡检设备实时采集巡检子区域的图像数据进而生成路径二维图像，进而将路径二维图像映射于区域三维图像模型中的对应位置，进而通过路径二维图像与区域三维图像模型对应位置的差异度，判断巡检路径是否存在异常状况或异常物体；所述云计算平台设置有巡检区域分析模块和巡检任务生成模块；所述巡检区域分析模块用于根据各个区域物体图像模型所在位置，在区域图像三维模型中标记可用巡检路径，将可用巡检路径位于区域图像三维模型边缘位置的设为端
点，进而将各个端点所处位置的区域物体图像模型设为第一识别目标，并将区域图像三维模型剩余位置的区域物体图像模型设为第二识别目标；所述巡检任务生成模块用于根据巡检区域三维图像模型内各个区域三维图像模型的端点数量以及端点所在位置设置相同数量的巡检路径起点，将各个端点相对最远的端点设为巡检路径终点，进而根据可选巡检路径生成巡检路径以及巡检任务
。
[0005]进一步的，所述区域三维图像模型的生成过程包括：设置区域物体特征点，进而通过区域物体特征点对各个图像数据进行标注，根据标注的区域物体图像建立对应区域物体多个角度的图像模型，将各个图像模型相互映射拼接，进而得到区域物体的图像模型，根据各个区域物体在对应巡检子区域的相对位置，将各个区域物体的图像模型进行依次拼接，进而得到巡检子区域的三维图像模型；根据脉冲反射信号频谱上各个信号峰值与信号谷值的对应关系，建立各个区域物体的区域物体图像模型，进而将各个由脉冲反射信号频谱建立的区域物体图像模型映射于三维图像模型中的对应位置，进而生成对应巡检子区域的区域三维图像模型，并标注巡检子区域的编号
。
[0006]进一步的，所述可用巡检路径的标记过程包括：对区域三维图像模型中的区域图像模型进行标注，并设置空间距离阈值，进而判断各个区域图像模型之间的空间距离是否大于空间距离阈值，根据对比结果对相应位置标记巡检路径点，将各个巡检路径点依次相连，进而得到若干条预设巡检路径，并将其中不呈连续巡检路径点状态的预设巡检路径剔除，得到可用巡检路径
。
[0007]进一步的，生成所述巡检路径的过程包括：根据区域三维图像模型上端点数量，选取相同数量的可用巡检路径，进而将各个端点作为各个可用巡检路径的巡检路径起点，并将各个端点相对最远距离的端点设为彼此的巡检路径终点，进而将各对端点之间的可用巡检路径设为巡检路径
。
[0008]进一步的，所述巡检路径分为飞行巡检路径和平地巡检路径，对于相同的端点作为起始或终点位置的巡检路径，其一个为飞行巡检路径，另一个为平地巡检路径；设置单位行驶距离，并根据单位行驶距离在各个巡检路径上标记出对应数量的时间戳，用于表示巡检设备在各个时间点预计达到位置，同时对各个巡检路径设置相同的起始巡检时间；从各对巡检路径中的飞行巡检路径和平地巡检路径与其他对的巡检路径中的飞行巡检路径和平地巡检路径上的时间戳进行对比，若存在时间戳重合的飞行巡检路径或平地巡检路径，则将其中相对短的飞行巡检路径或平地巡检路径的起始巡检时间延后，并更新延后起始巡检时间的巡检路径上的时间戳，直到各个飞行巡检路径或平地巡检路径上的时间戳不重合
。
[0009]进一步的，所述巡检任务的执行过程包括：根据巡检任务中的巡检设备编号调取对应的巡检到达巡检路径的巡检路径起点，并将巡检路径信息集发送至相应的巡检设备；当巡检设备到达巡检路径起点时，通过摄像头拍摄其当前位置的图像数据，进而将图像数据映射于对应编号的区域三维图像模型，进而判断图像数据是否存在第一识别目标，根据判断结果开始执行巡检路径，在巡检设备根据巡检路径进行行驶的过程中，实时采
集巡检路径上的图像数据生成路径二维图像；将路径二维图像映射于区域三维图像模型中的对应位置，进而通过判断路径二维图像与区域三维图像模型对应位置的三维图像模型之间的差异度，判断巡检路径是否存在异常状况或异常物体，根据判断结果生成异常报告发送至云计算平台，进而云计算平台更新巡检路径；当全部巡检设备摄像头拍摄其当前位置图像数据再次存在第一识别目标时，判断巡检任务结束
。
[0010]进一步的，基于机器视觉的智能巡检控制系统的智能巡检控制方法，包括以下步骤：步骤一，采集各个巡检设备的各项基础信息并生成巡检设备信息集，并将巡检区域划分为若干个巡检子区域，进而通过摄像头以及脉冲信号装置采集各个巡检子区域的图像数据与脉冲反射信号频谱；步骤二，根据图像数据生成三维图像模型，以及脉冲反射信号频谱生成区域物体图像模型，进而将相同巡检子区域的三维图像模型以及区域物体图像模型进行映射匹配生成区域三维图像模型；步骤三，将区域三维图像模型依次进行拼接生成巡检区域三维图像模型，根据区域图像三维模型内各个区域物体图像模型所在位置，在区域图像三维模型中标记可用巡检路径，将可用巡检路径位于区域图像三维模型边缘位置的设为端点；步骤四，根据各个区域三维图像模型的端点数量以及端点所在位置设置相同数量的巡检路径起点，将各个端点相对最远的端点设为巡检路径终点，并对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于机器视觉的智能巡检控制系统，包括管理中心，其特征在于，所述管理中心通信连接有巡检设备管理终端和云计算平台；所述巡检设备管理终端设置有巡检设备信息采集模块
、
巡检区域管理模块以及巡检设备管理模块；所述巡检设备信息采集模块用于实时采集各个巡检设备的各项基础信息并生成巡检设备信息集；所述巡检区域管理模块用于将巡检区域划分为若干个巡检子区域，并对各个巡检子区域设置编号，进而通过摄像头以及脉冲信号装置采集各个巡检子区域的图像数据与脉冲反射信号频谱，根据图像数据生成三维图像模型，以及根据脉冲反射信号频谱生成区域物体图像模型，进而将相同巡检子区域的三维图像模型以及区域物体图像模型进行映射匹配生成区域三维图像模型，同时标注对应巡检子区域的编号；所述巡检设备管理模块用于执行巡检任务，并通过巡检设备实时采集巡检子区域的图像数据进而生成路径二维图像，将路径二维图像映射于区域三维图像模型中的对应位置，通过判断路径二维图像与区域三维图像模型对应位置的差异度，判断巡检路径是否存在异常状况或异常物体；所述云计算平台设置有巡检区域分析模块和巡检任务生成模块；所述巡检区域分析模块用于根据区域图像三维模型内各个区域物体图像模型所在位置，在区域图像三维模型中标记可用巡检路径，将可用巡检路径位于区域图像三维模型边缘位置的设为端点，进而将各个端点所处位置的区域物体图像模型设为第一识别目标，并将区域图像三维模型剩余位置的区域物体图像模型设为第二识别目标；所述巡检任务生成模块用于根据各个区域三维图像模型的端点数量以及端点所在位置设置相同数量的巡检路径起点，将各个端点相对最远的端点设为巡检路径终点，进而根据可选巡检路径生成巡检路径以及巡检任务
。2.
根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能巡检控制系统，其特征在于，所述区域三维图像模型的生成过程包括：设置区域物体特征点，进而通过区域物体特征点对各个图像数据进行标注，根据标注的区域物体图像建立对应区域物体多个角度的图像模型，将各个图像模型相互映射拼接，进而得到区域物体的图像模型，根据各个区域物体在对应巡检子区域的相对位置，将各个区域物体的图像模型进行依次拼接，进而得到巡检子区域的三维图像模型；根据脉冲反射信号频谱上各个信号峰值与信号谷值的对应关系，建立各个区域物体的区域物体图像模型，进而将各个由脉冲反射信号频谱建立的区域物体图像模型映射于三维图像模型中的对应位置，进而生成对应巡检子区域的区域三维图像模型，并标注巡检子区域的编号
。3.
根据权利要求2所述的基于机器视觉的智能巡检控制系统，其特征在于，所述可用巡检路径的标记过程包括：对区域三维图像模型中的区域图像模型进行标注，并设置空间距离阈值，进而判断各个区域图像模型之间的空间距离是否大于空间距离阈值，根据对比结果对相应位置标记巡检路径点，将各个巡检路径点依次相连，进而得到若干条预设巡检路径，并将其中不呈连续巡检路径点状态的预设巡检路径剔除，得到可用巡检路径
。
4.
根据权利要求3所述的基于机器视觉的智能巡检控制系统，其特征在于，生成所述巡检路径的过程包括：根据区域三维图像模型上端点数量，选取相同数量的可用巡检路径，进而将各个端点作为各个可用巡检路径的巡检路径起点，并将...

【专利技术属性】
技术研发人员：林仁辉，苏茂才，廖峪，李轲，
申请(专利权)人：诺比侃人工智能科技成都股份有限公司，
类型：发明
国别省市：