【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及管道数据处理及健康状态评估，尤其涉及一种基于多传感器融合的管道内部检测方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加快和基础设施的老化，城市排水管道系统的安全运行面临着严峻挑战。传统的管道检测方法主要依赖人工目视检查和单一传感器技术，如闭路电视（cctv）检测、声学检测等。这些方法在一定程度上可以发现管道内部的明显缺陷，如裂缝、腐蚀和沉积物等。然而，由于城市排水管道环境复杂、检测条件恶劣，单一检测手段往往难以全面准确地评估管道状况。
2、现有技术存在的主要不足包括：检测数据的准确性和完整性不足，难以捕捉到管道内部的微小缺陷和潜在风险；缺乏对多源异构数据的有效融合和分析能力，导致对管道整体状况的评估不够全面；无法实现管道健康状态的精确量化和风险等级的动态预测；缺陷识别和分类的智能化程度不高，人工干预较多；缺乏对管道结构完整性的精确评估和修复优先级的科学决策支持。这些问题严重制约了城市排水管道系统的有效管理和维护。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的上述不足，本专利技术实施例提供了一种基于多传感器融合的管道内部检测方法及系统。
2、本专利技术提供了一种基于多传感器融合的管道内部检测方法，包括：对多传感器采集的管道内部原始数据进行预处理，得到多源数据集，并对所述多源数据集进行时空配准，得到配准数据集；对所述配准数据集进行特征提取和融合，得到目标特征向量，并对所述目标特征向量进行多层次融合分析，得到管道状态评估数据；对所述管道状态评估数据进行健康
3、本专利技术还提供了一种基于多传感器融合的管道内部检测系统，包括：
4、处理模块，用于对多传感器采集的管道内部原始数据进行预处理，得到多源数据集，并对所述多源数据集进行时空配准，得到配准数据集；
5、融合模块，用于对所述配准数据集进行特征提取和融合，得到目标特征向量，并对所述目标特征向量进行多层次融合分析，得到管道状态评估数据；
6、预测模块，用于对所述管道状态评估数据进行健康指数计算，得到管道健康状态指标，并对所述管道健康状态指标进行风险预测，得到风险等级；
7、分类模块，用于基于所述风险等级对所述管道健康状态指标进行管道缺陷特征识别，得到缺陷特征数据，并对所述缺陷特征数据进行多类别分类处理，得到包括裂缝数据、腐蚀数据、沉积数据和结构变形数据在内的缺陷类型数据；
8、分析模块，用于通过空间定位算法对所述缺陷类型数据进行精确位置分析，得到缺陷空间分布数据，并对所述缺陷空间分布数据进行结构完整性评估，得到缺陷严重程度量化数据集；
9、生成模块，用于对所述缺陷严重程度量化数据集和所述风险等级进行多准则决策分析，得到缺陷修复优先级排序数据，并对所述缺陷修复优先级排序数据进行智能修复方案生成，得到修复建议数据。
10、本专利技术提供的技术方案中，对多传感器采集的管道内部原始数据进行预处理和时空配准，确保了来自不同传感器的数据在时间和空间上的一致性，为后续分析奠定了坚实基础。这一步骤有效提高了数据质量，减少了由于传感器差异导致的误差。其次，通过对配准数据集进行特征提取和融合，得到目标特征向量，并进行多层次融合分析，大大增强了对管道状态的综合评估能力。这种多维度的特征分析使得管道状态评估更加全面和准确，能够捕捉到单一传感器可能忽略的细微变化。接着，对管道状态评估数据进行健康指数计算和风险预测，不仅提供了当前管道健康状况的量化指标，还能预测未来可能出现的风险，为预防性维护提供了重要依据。这一步骤显著提升了管道管理的前瞻性和主动性。此外，基于风险等级对管道健康状态指标进行缺陷特征识别和多类别分类处理，实现了对不同类型缺陷的精确识别和分类，包括裂缝、腐蚀、沉积和结构变形等。这种细致的分类有助于制定针对性的修复策略，提高维修效率。通过空间定位算法对缺陷类型数据进行精确位置分析，并进行结构完整性评估，不仅准确定位了缺陷位置，还能评估缺陷对管道整体结构的影响，为维修决策提供了关键信息。最后，对缺陷严重程度量化数据集和风险等级进行多准则决策分析，并生成智能修复方案，实现了从检测到修复的全流程智能化管理。
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1.一种基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述对多传感器采集的管道内部原始数据进行预处理，得到多源数据集，并对所述多源数据集进行时空配准，得到配准数据集步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述对所述配准数据集进行特征提取和融合，得到目标特征向量，并对所述目标特征向量进行多层次融合分析，得到管道状态评估数据步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述对所述管道状态评估数据进行健康指数计算，得到管道健康状态指标，并对所述管道健康状态指标进行风险预测，得到风险等级步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述基于所述风险等级对所述管道健康状态指标进行管道缺陷特征识别，得到缺陷特征数据，并对所述缺陷特征数据进行多类别分类处理，得到包括裂缝数据、腐蚀数据、沉积数据和结构变形数据在内的缺陷类型数据步骤，包括：>
6.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述通过空间定位算法对所述缺陷类型数据进行精确位置分析，得到缺陷空间分布数据，并对所述缺陷空间分布数据进行结构完整性评估，得到缺陷严重程度量化数据集步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述对所述缺陷严重程度量化数据集和所述风险等级进行多准则决策分析，得到缺陷修复优先级排序数据，并对所述缺陷修复优先级排序数据进行智能修复方案生成，得到修复建议数据步骤，包括：
8.一种基于多传感器融合的管道内部检测系统，用以执行如权利要求1至7任一项所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述对多传感器采集的管道内部原始数据进行预处理，得到多源数据集，并对所述多源数据集进行时空配准，得到配准数据集步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述对所述配准数据集进行特征提取和融合，得到目标特征向量，并对所述目标特征向量进行多层次融合分析，得到管道状态评估数据步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述对所述管道状态评估数据进行健康指数计算，得到管道健康状态指标，并对所述管道健康状态指标进行风险预测，得到风险等级步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的管道内部检测方法，其特征在于，所述基于所述风险等级对所述管道健康状...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕理方，陈亚非，罗云灿，黄彦森，武宁波，
申请(专利权)人：贵州装备制造职业学院，
类型：发明
国别省市：
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