一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法和系统，该方法包括：对探地雷达不同测线下的雷达回波图像进行预处理，获得灰度图像；对所述灰度图像进行中值滤波平滑处理；利用中值滤波平滑处理后的图像中，边缘区域灰度值的突变来识别“孔下回波”边缘；利用圆形检测函数对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，根据拟合得到的圆的个数和圆的参数信息识别出管道泄漏工况。本发明专利技术，实现了泄漏典型特征的边缘检测、特征识别和自动检测，尤其能够识别出正在泄漏的工况，不需要依赖有经验的检测人员进行人工目测，提高了效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法和系统
本专利技术涉及供水管道、管网系统泄漏自动检测
，具体涉及一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法和系统。
技术介绍
管道漏损是供水管网或压力输水管道常见的故障，由此引发的管网跑、冒、滴、漏以及加压泵站能量损耗一直是全球供水行业的热点问题。对亚洲28个城市和地区的漏损率现状调研表明，各城市的漏损率现状与经济发展水平基本匹配，其中以东京(日本)为最优(约3％)，加尔各答(印度)相对较差(高达60％)。城镇供水协会调查表明，目前我国654个城市自来水平均漏损率高达15.7％，农村欠发达城市甚至可达到70％，城市供水管网平均产销差也达17.9％，远低于我国《水污染防治行动计划》提出的供水管网漏损率控制在10％以内的要求。因此，开展管道输水工程及城市供水管网故障预警、监测和定位理论及方法的研究，既符合我国节水型社会建设的迫切需要，也具有重大的社会经济和现实意义。目前，管道漏损检测方法主要有两类：直接检测法和间接检测法。直接检测法主要是基于硬件设备，通过分析事先安装在管道沿线上的硬件设备检测到的数据，判断泄漏发生的位置，该方法由于依赖的硬件设备较多，布置成本高，因此难以大范围推广实施。而采用基于探地雷达的管道泄漏检测技术的间接检测法，则成为了一种很有前景、实用性很高的无损检测方法。它的基本原理是当雷达发射的电磁波在传播过程中遇到存在电性差异的分界面或物体时会发生反射，可以根据接收到的电磁波的波形、振幅强度和时间变化等特征推断地下介质的空间位置、结构、形态和深度。因此，基于探地雷达的管道泄漏检测技术本质上也是通过检测由泄漏引起局部土体空洞或者土体浸润造成雷达反射波出现异常，比如雷达反射波图像中因泄漏引起管道周围土壤介电常数变化而表征出来的管道深度变化来辨识漏损位置，因不同介质(干沙土、管道、水、湿沙土)介电常数差异很大，那么有无泄漏状态反射的雷达波图像差异也很大，据此可以辨识管道和泄漏参数。例如，中国专利技术专利CN110376584A公开的基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法，结合双曲线信号特征和多次波形成原理以及它们在图像上的位置信息，观察图像中各信号的特征，识别出图像中的管道漏损信号和干扰信号，以对图像中管道漏损信息的准确识别。但是，该方案在实际应用存在以下一些问题：(1)该方案只能识别出是否已经发生了管道漏损，不能准确识别不同的泄漏状态，例如正在泄漏的工况；(2)该方案基于图像识别管道漏损，需要依赖有经验的检测人员。例如，主要是通过人工目测比较泄漏初始和最终阶段获得的探地雷达回波来解释泄漏特征，需要检测人员具有高水平的专业知识和丰富的专业实践，并需额外的参数信息来完成；(3)由于探地雷达反射波的几何扩展性和主要表面反射波覆盖了其他地下设施的反射和散射，即使回波提供了有用的信息，图像也不易解释，从而影响泄漏特征的识别。有鉴于此，急需提供对现有的基于探地雷达检测管道泄漏的检测方法进行改进，通过对检测图像的自动辨识，实现泄漏典型特征的边缘检测、特征识别和自动检测，提高泄漏的探地雷达检测法应用于实际管道工程的可操作性和有效性。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是现有基于探地雷达检测管道泄漏的检测方法，需要依赖有经验的检测人员，且不能准确识别不同的泄漏状态的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是提供一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法，包括以下步骤：对探地雷达不同测线下的雷达回波图像进行预处理，获得灰度图像；对所述灰度图像进行中值滤波平滑处理；利用中值滤波平滑处理后的图像中，边缘区域灰度值的突变来识别“孔下回波”边缘；利用圆形检测函数对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，根据拟合得到的圆的个数和圆的参数信息识别出管道泄漏工况。在上述方法中，利用现有Python平台模块内已有的圆形检测函数cv2.HoughCircles对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，获得圆的个数和圆的参数信息。在上述方法中，根据圆的个数是否超出设定的预警阈值，获得管道泄漏工况结果。在上述方法中，所述预处理采用的灰度值Y的取值公式为：Y＝0.299·R+0.587·G+0.114·B，其中：R、G、B为进行预处理的所述雷达回波图像中任一像素点的颜色值。在上述方法中，对所述灰度图像进行中值滤波平滑处理时，首先采用Gauss滤波器抑制所述灰度图像中的伪边缘和脉冲噪声。在上述方法中，识别所述“孔下回波”边缘包括以下步骤：采用2′2邻域内的一阶微分，计算所述雷达回波图像中像素点的强度梯度D和方向q，其中：式中，x，y为所述雷达回波图像中像素点的坐标；遍历强度梯度矩阵上的所有值，只保留边缘方向上具有极大值的像素点；利用Canny双阈值筛选边缘的真伪，剔除伪边缘，保留真边缘线。本明还提供了一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识系统，包括：预处理模块，用于对探地雷达不同测线下的雷达回波图像进行预处理，获得灰度图像；平滑处理模块，用于对所述灰度图像进行中值滤波平滑处理；“孔下回波”边缘识别模块，用于利用中值滤波平滑处理后的图像中，边缘区域灰度值的突变识别出“孔下回波”边缘；管道泄漏工况识别模块，利用圆形检测函数对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，根据拟合得到的圆的个数和圆的参数信息识别出管道泄漏工况。在上述系统中，所述“孔下回波”边缘识别模块通过以下步骤识别所述“孔下回波”边缘：采用2′2邻域内的一阶微分，计算所述雷达回波图像中像素点的强度梯度D和方向q，其中：式中，x，y为所述雷达回波图像中像素点的坐标；遍历强度梯度矩阵上的所有值，只保留边缘方向上具有极大值的像素点；利用Canny双阈值筛选边缘的真伪，剔除伪边缘，保留真边缘线。与现有技术相比，本专利技术提供的基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法和系统，利用中值滤波平滑处理后的图像中，边缘区域灰度值的突变来识别“孔下回波”边缘；利用圆形检测函数对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，根据拟合得到的圆的个数和圆的参数信息识别出管道泄漏工况。实现了泄漏典型特征的边缘检测、特征识别和自动检测，尤其能够识别出正在泄漏的工况，不需要依赖有经验的检测人员进行人工目测，提高了效率和准确度。附图说明图1为本专利技术中基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法的流程图；图2为本专利技术中基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识系统的示意图；图3为雷达波垂直管道方向扫描时发射、接收电磁波信号的示意图；图4为本专利技术验证实验中测线布置示意图；图5为本专利技术验证实验中Y-9测线下不同的工况下的雷达回波图像；图6为本专利技术验证实验中X-11测线下不同的工况下的雷达回波图像；图7为本专利技术验证实验中嵌入小球的情况下管道泄漏时的Y-9测线本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：/n对探地雷达不同测线下的雷达回波图像进行预处理，获得灰度图像；/n对所述灰度图像进行中值滤波平滑处理；/n利用中值滤波平滑处理后的图像中，边缘区域灰度值的突变来识别“孔下回波”边缘；/n利用圆形检测函数对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，根据拟合得到的圆的个数和圆的参数信息识别出管道泄漏工况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于探地雷达检测管道泄漏的自动辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
对探地雷达不同测线下的雷达回波图像进行预处理，获得灰度图像；
对所述灰度图像进行中值滤波平滑处理；
利用中值滤波平滑处理后的图像中，边缘区域灰度值的突变来识别“孔下回波”边缘；
利用圆形检测函数对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，根据拟合得到的圆的个数和圆的参数信息识别出管道泄漏工况。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用现有Python平台模块内已有的圆形检测函数cv2.HoughCircles对所述“孔下回波”边缘进行圆形拟合，获得圆的个数和圆的参数信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据圆的个数是否超出设定的预警阈值，获得管道泄漏工况结果。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理采用的灰度值Y的取值公式为：Y＝0.299·R+0.587·G+0.114·B，其中：R、G、B为进行预处理的所述雷达回波图像中任一像素点的颜色值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行中值滤波平滑处理时，首先采用Gauss滤波器抑制所述灰度图像中的伪边缘和脉冲噪声。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述“孔下回波”边缘包括以下步骤：
采用2′2邻域内的一阶微分，计...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭新蕾，胡志鹏，柴端伍，马朝猛，付辉，李甲振，王涛，郭永鑫，潘佳佳，施春蓉，杨涛，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11