【技术实现步骤摘要】
本申请涉及排水管道检测，具体而言，涉及一种管道状态处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着城镇化规模日益扩大，城市人口快速增长，排水系统与城市运转息息相关，排水系统出现问题时，严重可致使交通瘫痪。伴随着城市道路的修建，城市道路反复开挖修建，已造成城市地下排水管网的结构或功能出现多种缺陷。因此，快速识别排水管道的缺陷以及计算管道内的沉积量是当前最有效的排水管网治理手段。
2、相关技术中，排水管道探查工作人员将闭路电视(closed circuit television，简称cctv)机器人送入排水管网，机器人在排水管网中爬行并录取排水管道内的视频数据，工作人员基于机器人采集的视频数据以人工判断管道的缺陷情况，并手动截取缺陷帧的图像。进而，使用计算机辅助设计(computer aided design，简称cad)等标注工具对缺陷帧的图像进行手动标注，对缺陷帧的图像的上沉积和空余的占比量进行计算和测量，将计算结果和测量结果写入排水管网监测报告中，并截取标注示意的截图插入排水管网监测报告对应的位置。
3、然而，在基于相关技术进行排水管道的缺陷识别和沉积量计算时，基于机器人采集的视频数据以人工判断管道的缺陷情况易导致缺陷识别结果准确性差且工作量极大，导致效率低下。并且，人工手动标注缺陷帧的图像的沉积线存在计算结果不准确的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种管道状态处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质，可以达到提高排水管
2、本申请的实施例是这样实现的：
3、本申请实施例的第一方面，提供一种管道状态处理方法，包括：
4、获取排水管道内的多帧图像；
5、基于预先训练的图像缺陷识别模型对各帧图像进行识别，得到多帧图像中的至少一帧缺陷图像；
6、根据缺陷图像的图像特征，确定缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线；
7、根据沉积线、内边缘线以及内直径线，确定缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比，并根据沉积量、空余量占比、沉积线、内边缘线以及内直径线对缺陷图像进行标注。
8、作为一种可能的实现方式，根据缺陷图像的图像特征，确定缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线，包括：
9、根据缺陷图像的图像特征，得到缺陷图像对应的排水管道的内轮廓位置信息以及排水管道内沉积物的顶点位置信息；
10、根据内轮廓位置信息以及顶点位置信息，确定排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线。
11、作为一种可能的实现方式，根据内轮廓位置信息以及顶点位置信息，确定排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线，包括：
12、根据内轮廓位置信息，确定排水管道的内直径以及内轮廓；
13、根据排水管道的内直径以及内轮廓，确定排水管道的内边缘线和内直径线；
14、根据顶点位置信息，确定沉积物的顶点水平线，并将顶点水平线作为沉积物的沉积线。
15、作为一种可能的实现方式，根据沉积线、内边缘线以及内直径线，确定缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比，包括：
16、根据沉积线，确定排水管道内的沉积物高度信息；
17、根据内直径线以及沉积物高度信息，确定排水管道内的空余量高度信息；
18、根据内边缘线以及内直径线，确定排水管道的截面面积；
19、根据排水管道的总长度、截面面积、沉积物高度信息以及空余量高度信息，确定排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比。
20、作为一种可能的实现方式，根据排水管道的总长度、截面面积、沉积物高度信息以及空余量高度信息，确定排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比，包括：
21、根据排水管道的总长度以及截面面积，确定排水管道的容积；
22、根据排水管道的总长度以及空余量高度信息，确定排水管道的空余量；
23、根据排水管道的容积与排水管道的空余量，确定排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比。
24、作为一种可能的实现方式，根据排水管道的容积与排水管道的空余量，确定排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比，包括：
25、根据排水管道的容积与排水管道的空余量的差值，确定排水管道内沉积物的沉积量；
26、根据排水管道的空余量与排水管道的容积的比值，确定排水管道内的空余量占比。
27、作为一种可能的实现方式，根据沉积量、空余量占比、沉积线、内边缘线以及内直径线对缺陷图像进行标注，包括：
28、在缺陷图像的排水管道上绘制排水管道的内边缘线以及内直径线，并在排水管道内绘制沉积物的沉积线；
29、在缺陷图像的预设区域显示沉积量、空余量以及空余量占比。
30、本申请实施例的第二方面，提供了一种管道状态处理装置，该管道状态处理装置包括：
31、获取模块，用于获取排水管道内的多帧图像；
32、识别模块，用于基于预先训练的图像缺陷识别模型对各帧图像进行识别，得到多帧图像中的至少一帧缺陷图像；
33、第一确定模块：用于根据缺陷图像的图像特征，确定缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线；
34、第二确定模块，用于根据沉积线、内边缘线以及内直径线，确定缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比，并根据沉积量、空余量占比、沉积线、内边缘线以及内直径线对缺陷图像进行标注。
35、本申请实施例的第三方面，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的管道状态处理方法。
36、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的管道状态处理方法。
37、本申请实施例的有益效果包括：
38、在本申请实施例中，通过将cctv管道机器人放入排水管网内，机器人顺着排水管爬行并实时采集排水管道内的视频录像数据，并通过无线通信技术将视频数据包含的多帧图像发送至终端设备，终端设备中部署的图像缺陷识别模型对机器人发送的多帧图像进行缺陷识别，确定排水管道的缺陷图像，根据缺陷图像的图像特征确定缺陷图像对应的排水管道内当前位置的沉积物的沉积线位置、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线，通过排水管道监测标注工具在缺陷图像上绘制排水管道内的沉积线、内边本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种管道状态处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述缺陷图像的图像特征，确定所述缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线，包括：
3.根据权利要求2所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述内轮廓位置信息以及所述顶点位置信息，确定所述排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线，包括：
4.根据权利要求1所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述沉积线、所述内边缘线以及所述内直径线，确定所述缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比，包括：
5.根据权利要求4所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述排水管道的总长度、所述截面面积、所述沉积物高度信息以及所述空余量高度信息，确定所述排水管道内沉积物的沉积量以及所述排水管道内的空余量占比，包括：
6.根据权利要求5所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述排水管道的容积与所述排水管道的空余量，确定所述排水管道
7.根据权利要求1-6所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述沉积量、所述空余量占比、所述沉积线、所述内边缘线以及所述内直径线对所述缺陷图像进行标注，包括：
8.一种管道状态处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种管道状态处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述缺陷图像的图像特征，确定所述缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线，包括：
3.根据权利要求2所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述内轮廓位置信息以及所述顶点位置信息，确定所述排水管道内沉积物的沉积线、排水管道的内边缘线以及排水管道的内直径线，包括：
4.根据权利要求1所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述沉积线、所述内边缘线以及所述内直径线，确定所述缺陷图像对应的排水管道内沉积物的沉积量以及排水管道内的空余量占比，包括：
5.根据权利要求4所述的管道状态处理方法，其特征在于，所述根据所述排水管道的总长度、所述截面面积、所述沉积物高度信息以及所述空余量高度信息，确定所述排水管道内沉积物的沉积量以及所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王广涛，许明，张弓，郑睿博，张玺，马永辉，马王鹏，陈自谦，杨晓锋，
申请(专利权)人：中煤西安地下空间科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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