一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法及系统技术方案

本申请涉及油气管道技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法及系统；其方法包括：获取图像获取设备捕获的实时视频图像，对实时视频图像进行预处理，对预处理后的实时视频图像进行推理分析，获取分析结果，若分析结果为第一结果，基于第一结果进行报警，若分析结果为第二结果，不进行报警，若分析结果为第三结果，对实时视频图像进行再次识别与分析，并生成分析结果。本申请具备有助于准确、方便地识别危险源，减少人工监管压力的效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法及系统


[0001]本申请涉及油气管道
，尤其涉及一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法及系统。

技术介绍

[0002]目前中国的石油管道延绵不绝，对于石油管道出现很多研究高后果区的辨识方法和管控措施。传统的油气管道高后果区的监管，通常是首先制定管道巡线方案，明确巡护内容、频次和重点关注对象，然后增派巡线人员不断的对管道区域进行危险排查。这种监管方式需要抽调大量的人力物力来保障管道的有效巡护，很难做到及时的响应以及全面的数据掌握。
[0003]随着视频监控的普及，越来越多的巡检区域，已经接入了视频监控；相关技术中，将远程的众多视频接入集控室，通过人工盯屏的工作方式来排除可能出现的危险情况。
[0004]针对上述相关技术，专利技术人认为，相关技术中对于石油管道高后果区的辨识方法和管控措施需要全人工的持续盯屏，缺乏智能的识别以及高效的响应，容易出现漏识别与误识别；同时众多视频监控接入的时候，由于视频监控数量的急剧增加，对这种全人力监管的方式带来了巨大的挑战。

技术实现思路

[0005]为了准确、方便地识别危险源，减少人工监管压力，本申请提供一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法及系统。
[0006]一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法，包括：获取图像获取设备捕获的实时视频图像；对所述实时视频图像进行预处理；对预处理后的所述实时视频图像进行推理分析，并生成分析结果，所述分析结果包括第一结果、第二结果以及第三结果；判断所述分析结果的类型；若所述分析结果为所述第一结果，则基于所述第一结果进行报警；若所述分析结果为所述第二结果，则不进行报警；若所述分析结果为所述第三结果，则对相应的所述实时视频图像进行再次识别与分析，并生成分析结果。
[0007]通过采用上述技术方案，对油气管道高后果区进行实时监控，不仅有助于降低工作人员的工作强度，而且通过智能识别与响应，有助于更加方便、准确的识别出危险源，减少漏识别与误识别状况的出现。
[0008]可选的，所述对预处理后的所述实时视频图像进行推理分析，并生成分析结果的具体步骤包括：基于预设开源数据集，获取基础网络权重；基于处理后的所述实时视频图像，获取
场景数据集；基于所述场景数据集对所述基础网络权重进行迁移学习训练，得到迁移学习权重；基于所述迁移学习权重，对所述实时视频图像进行分析，并生成所述分析结果。
[0009]通过采用上述技术方案，将图像获取设备采集到的大量实时视频图像组建成场景数据集，通过对基础网络权重的迁移学习和训练，实现采集训练一体化，有助于更加方便、准确的识别出危险源。
[0010]可选的，所述判断所述分析结果的类型的具体步骤包括：基于所述实时视频图像，判断危险源是否处于危险状态；若所述危险源处于所述危险状态，则所述分析结果为所述第一结果；若所述危险源未处于所述危险状态，则所述分析结果为所述第二结果；若不能判断所述危险源是否处于所述危险状态，则所述分析结果为所述第三结果。
[0011]通过采用上述技术方案，判断危险源是否处于危险状态，从而有助于准确减少误报警情况的发生。
[0012]可选的，所述基于所述实时视频图像，判断所述危险源是否处于危险状态的具体步骤包括：基于所述实时视频图像，获取所述危险源与地面之间的最小距离；若所述最小距离小于或等于零，则判定所述危险源为危险状态。
[0013]通过采用上述技术方案，当危险源处于地面上时，则判定危险源处于危险状态，即分析结果为第一结果，并基于第一结果进行报警。
[0014]可选的，还包括：若所述最小距离大于零，获取所述危险源驾驶座状态，并基于所述驾驶座状态，再次对危险源是否处于危险状态进行判定；若所述危险源驾驶座处于无人状态，则所述危险源判定为未处于危险状态。
[0015]通过采用上述技术方案，当危险源未处于地面且处于无人驾驶状态时，判定危险源为处于危险状态，即分析结果为第二结果，不进行报警，有助于减少误报警，从而降低工作人员的工作强度，提高识别度。
[0016]可选的，还包括：若所述危险源驾驶座处于有人状态，则获取所述危险源实时温度，并基于所述实时温度，再次对危险源是否处于危险状态进行判定；若所述实时温度低于预设温度阈值，则所述危险源判定为未处于危险状态。
[0017]通过采用上述技术方案，当危险源驾驶座处于有人状态时，若危险源实时温度未超过预设温度阈值，则表示危险源未启动，判定危险源未处于危险状态，即分析结果为第二结果，不进行报警，有助于减少误报警，从而降低工作人员的工作强度，提高识别度。
[0018]可选的，还包括：若所述实时温度等于或高于所述预设温度阈值，则基于所述实时视频图像获取所述危险源的尾气排放状态；若所述危险源处于未排放尾气状态，则所述危险源判定为未处于危险状态；
若所述危险源处于排放尾气状态，则所述危险源判定为处于危险状态。
[0019]通过采用上述技术方案，当危险源实时温度等于或高于预设温度阈值时，再通过危险源的尾气排放状态来判断危险源是否处于启动状态。
[0020]可选的，所述若所述分析结果为第三结果，对所述实时视频图像进行再次识别与分析，并生成分析结果的具体步骤包括：若所述分析结果为所述第三结果，获取控制指令；基于所述控制指令对所述图像获取设备进行处理；通过处理后的所述图像获取设备获取所述实时视频图像；基于所述实时视频图像再次进行识别与分析，并生成所述分析结果。
[0021]通过采用上述技术方案，控制联动，实现对实时视频图像的进一步识别，从而达到控制识别一体化，通过对图像获取设备的处理，有助于减少因目标的过大、过小的漏识别和误识别问题的出现，从而更加有助于方便、准确的识别出危险源。
[0022]一种基于机器视觉的油气管道实时监控系统，包括：图像采集模块，所述图像采集模块用于捕获图像获取设备的实时视频图像；数据生成模块，所述数据生成模块用于对所述图像采集模块捕获的实时视频图像进行预处理，并创建数据集；权重训练模块，所述权重训练模块用于迁移学习以及训练基础网络的权重；推理预测模块，所述推理预测模块用于加载所述权重训练模块训练的迁移学习权重，以及智能推理分析所述图像采集模块采集的所述实时视频图像；报警推送模块，所述报警推送模块用于推送所述推理预测模块推理结果中的报警信息；人机交互模块，所述人机交互模块用于接收所述报警推送模块推送的报警信息，以及发送控制指令；云台控制模块，所述云台控制模块用于控制图像获取设备。
[0023]通过采用上述技术方案，通过采集训练一体化，以及控制识别一体化，有助于准确、方便的识别出危险源，减少漏识别与误识别状况的出现，同时有助于降低工作人员的工作强度以及减少工作人员的监管压力。
[0024]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：通过采集训练一体化，以及控制识别一体化，对油气管道高后果区进行实时监控，不仅有助于降低工作人员的工作强度、减少工作人员的监管压力，而且通过智能识别与响应，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法，其特征在于，包括：获取图像获取设备捕获的实时视频图像；对所述实时视频图像进行预处理；对预处理后的所述实时视频图像进行推理分析，并生成分析结果，所述分析结果包括第一结果、第二结果以及第三结果；判断所述分析结果的类型；若所述分析结果为所述第一结果，则基于所述第一结果进行报警；若所述分析结果为所述第二结果，则不进行报警；若所述分析结果为所述第三结果，则对相应的所述实时视频图像进行再次识别与分析，并生成分析结果。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法，其特征在于，所述对预处理后的所述实时视频图像进行推理分析，并生成分析结果的具体步骤包括：基于预设开源数据集，获取基础网络权重；基于处理后的所述实时视频图像，获取场景数据集；基于所述场景数据集对所述基础网络权重进行迁移学习训练，得到迁移学习权重；基于所述迁移学习权重，对所述实时视频图像进行分析，并生成所述分析结果。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法，其特征在于，所述判断所述分析结果的类型的具体步骤包括：基于所述实时视频图像，判断危险源是否处于危险状态；若所述危险源处于所述危险状态，则所述分析结果为所述第一结果；若所述危险源未处于所述危险状态，则所述分析结果为所述第二结果；若不能判断所述危险源是否处于所述危险状态，则所述分析结果为所述第三结果。4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法，其特征在于，所述基于所述实时视频图像，判断所述危险源是否处于危险状态的具体步骤包括：基于所述实时视频图像，获取所述危险源与地面之间的最小距离；若所述最小距离小于或等于零，则判定所述危险源为危险状态。5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的油气管道实时监控方法，其特征在于，还包括：若所述最小距离大于零，获取所述危险源驾驶座状态，并基于所述驾驶座状态，再次对危险源是否处于危险状态进行判定；若所述危险源驾驶座处于无人状态，则所述危险源判定为未处于危险状态。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：侯伟，张树峰，邸尚明，彭睿，于立成，孙全军，喻永生，任鹏飞，
申请(专利权)人：海隆石油集团上海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：