基于图像识别的油液滴漏监测方法技术

本申请提供一种基于图像识别的油液滴漏监测方法，包括：获取热成像图像数据和可见光图像数据；将热成像图像数据按照若干预设监测区域划分为若干对应的热成像图像数据；将每一热成像图像数据中符合预设条件的热成像图像数据识别为待标注图像数据，以将待标注图像数据对应的预设监测区域识别为待标注监测区域；根据热成像图像数据和待标注监测区域，生成热成像图像；将可见光图像数据喂入预设训练模型生成可见光图像；根据热成像图像和可见光图像，识别油液管道是否存在油液滴漏

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的油液滴漏监测方法、装置及成像设备


[0001]本申请涉及管道检测
，尤其涉及一种基于图像识别的油液滴漏监测方法
、
装置及成像设备
。

技术介绍

[0002]随着石油行业的发展，用于石油运输的管道也得到快速发展
。
同时，对管道泄漏的监测方法也得到一定的发展
。
现有技术中，通常采用基于红外光的监测方法或者基于可见光的监测方法
。
但是，基于红外光的监测方法在管道检测时，生成的热成像图像难以对应管道的具体检测部位
。
同时，基于可见光的监测方法对可见光的依赖性过强，对太阳反射和视角的变化敏感，当环境光线十分强烈或比较昏暗的时候，会造成视频图像过亮或过暗，难以分辨出图像内容
。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种基于图像识别的油液滴漏监测方法
、
装置及成像设备，以直观准确分析油液管道是否存在油液滴漏
。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种基于图像识别的油液滴漏监测方法，所述基于图像识别的油液滴漏监测方法包括：获取热成像图像数据和可见光图像数据，所述热成像图像数据和所述可见光图像数据为监测区域内油液管道及所述油液管道对应的地面区域的图像数据；将所述热成像图像数据按照若干预设监测区域划分为若干对应的热成像图像数据；将每一热成像图像数据中符合预设条件的热成像图像数据识别为待标注图像数据，以将所述待标注图像数据对应的预设监测区域识别为待标注监测区域；根据所述热成像图像数据和所述待标注监测区域，生成热成像图像，所述热成像图像包括目标监测区域，所述目标监测区域与所述待标注监测区域相对应；将所述可见光图像数据喂入预设训练模型生成可见光图像；根据所述热成像图像和所述可见光图像，识别所述油液管道是否存在油液滴漏
。
[0005]第二方面，本申请实施例提供一种基于图像识别的油液滴漏监测装置，所述基于图像识别的油液滴漏监测装置包括数据获取模块
、
第一数据处理模块
、
第二数据处理模块
、
以及图像数据分析模块，数据获取模块用于获取热成像图像数据和可见光图像数据，所述热成像图像数据和所述可见光图像数据为监测区域内油液管道及所述油液管道对应的地面区域的图像数据；第一数据处理模块通讯连接于数据获取模块，包括数据划分模块
、
数据分析模块
、
以及第一图像生成模块，数据划分模块用于将所述热成像图像数据按照若干预设监测区域划分为若干对应的热成像图像数据；数据分析模块用于将每一热成像图像数据中符合预设条件的热成像图像数据识别为待标注图像数据，以将所述待标注图像数据对应的预设监测区域识别为待标注监测区域；第一图像生成模块用于根据所述热成像图像数据和所述待标注监测区域，生成热成像图像，所述热成像图像包括目标监测区域，所述目标监测区域与所述待标注监测区域相对应；第二数据处理模块通讯连接于数据获取模块，第二
数据处理模块包括第二图像生成模块，第二图像生成模块用于将所述可见光图像数据喂入预设训练模型生成可见光图像；图像数据分析模块分别通讯连接于第一数据处理模块和第二数据处理模块，用于根据所述热成像图像和所述可见光图像，识别所述油液管道是否存在油液滴漏
。
[0006]第三方面，本申请实施例提供一种成像设备，所述成像设备包括热成像图像数据模组
、
可见光图像数据模组
、
以及上述的基于图像识别的油液滴漏监测装置，热成像图像数据模组用于采集热成像图像数据；可见光图像数据模组用于采集可见光图像数据
。
[0007]上述基于图像识别的油液滴漏监测方法
、
装置及成像设备，通过获取油液管道及对应地面区域图像数据的热成像图像数据和可见光图像数据，判断出符合预设条件的热成像图像数据，以识别出待标注监测区域并生成热成像图像，再将可见光图像数据喂入预设训练模型生成可见光图像，并根据热成像图像和可见光图像来识别油液管道是否存在油液滴漏
。
结合热成像的温度分布和可见光的具体图像，实现准确分析油液管道油液滴漏的存在与分布情况
。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图
。
[0009]图1为本申请实施例提供的基于图像识别的油液滴漏监测方法的第一流程图
。
[0010]图2为本申请实施例提供的基于图像识别的油液滴漏监测方法的第二流程图
。
[0011]图3为本申请实施例提供的基于图像识别的油液滴漏监测方法的第三流程图
。
[0012]图4为本申请实施例提供的步骤
S105
的子步骤的流程图
。
[0013]图5为本申请实施例提供的步骤
S106
的子步骤的流程图
。
[0014]图6为本申请实施例提供的基于图像识别的油液滴漏监测方法的第四流程图
。
[0015]图7为本申请实施例提供的基于图像识别的油液滴漏监测装置的结构示意图
。
[0016]图8为本申请实施例提供的成像设备的结构示意图
。
[0017]图9为本申请实施例提供的识别管道油液滴漏的图像示意图
。
[0018]本申请目的的实现
、
功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明
。
具体实施方式
[0019]为了使本申请的目的
、
技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明
。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0020]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等
(
如果存在
)
是用于区别类似的规划对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序
。
应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，换句话说，描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施
。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，还可以
包含其他内容，例如，包含了一系列步骤或单元的过程
、
方法
、
系统
、
产品或设备不必限于只清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于图像识别的油液滴漏监测方法，其特征在于，所述基于图像识别的油液滴漏监测方法包括：获取热成像图像数据和可见光图像数据，所述热成像图像数据和所述可见光图像数据为监测区域内油液管道及所述油液管道对应的地面区域的图像数据；将所述热成像图像数据按照若干预设监测区域划分为若干对应的热成像图像数据；将每一热成像图像数据中符合预设条件的热成像图像数据识别为待标注图像数据，以将所述待标注图像数据对应的预设监测区域识别为待标注监测区域；根据所述热成像图像数据和所述待标注监测区域，生成热成像图像，所述热成像图像包括目标监测区域，所述目标监测区域与所述待标注监测区域相对应；将所述可见光图像数据喂入预设训练模型生成可见光图像；以及根据所述热成像图像和所述可见光图像，识别所述油液管道是否存在油液滴漏
。2.
如权利要求1所述的基于图像识别的油液滴漏监测方法，其特征在于，每一热成像图像数据包含有若干温度数值，所述预设条件为所述温度数值大于预设温度数值；在生成热成像图像之后，所述基于图像识别的油液滴漏监测方法还包括：将所述待标注图像数据对应的若干温度数值中的最大温度数值和最小温度数值标注至所述热成像图像中的所述目标监测区域
。3.
如权利要求1所述的基于图像识别的油液滴漏监测方法，其特征在于，在将所述可见光图像数据喂入预设训练模型生成可见光图像之前，所述基于图像识别的油液滴漏监测方法还包括：判断所述可见光图像数据是否包含有裂缝图像数据；以及当可见光图像数据包含有裂缝图像数据时，对所述裂缝图像数据进行标注并监测所述裂缝图像数据对应的监测区域内油液管道及地面区域
。4.
如权利要求1所述的基于图像识别的油液滴漏监测方法，其特征在于，所述可见光图像数据为图像数据和视频帧数据的一种或者多种；将所述可见光图像数据喂入预设训练模型生成可见光图像，包括：当可见光图像数据为图像数据时，将所述图像数据喂入所述预设训练模型生成所述可见光图像；以及当可见光图像数据为视频帧数据时，获取若干连续的视频帧数据得到连续图像数据并将所述连续图像数据喂入所述预设训练模型生成所述可见光图像
。5.
如权利要求1所述的基于图像识别的油液滴漏监测方法，其特征在于，根据所述热成像图像和所述可见光图像，识别所述油液管道是否存在油液滴漏，包括：比对所述目标监测区域和所述可见光图像相应位置的地面区域；当可见光图像相应位置的地面区域存在油液滴漏时，识别出所述目标监测区域对应的油液管道存在油液滴漏；以及当可见光图像相应位置的地面区域不存在油液滴漏时，监测所述目标监测区域
。6.
如权利要求5所述的基于图像识别的油液滴漏监测方法，其特征在于，所述基于图像识别的油液滴漏监测方法还包括：当识别出目标监测区域对应的油液管道存在油液滴漏时，生成提示信息，所述提示信息用于指示出存在油液滴漏的油液管道和对应的目标监测区域的相应位置；以及
显示所述热成像图像
、
所述可见光...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈兴文，左永前，周圣全，江洋明，
申请(专利权)人：瞰瞰技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：