申请/专利权人：中国航空油料集团有限公司;广州中科智巡科技有限公司

申请日：2024-04-16

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN118075429B

主分类号：H04N7/18

分类号：H04N7/18;G08B31/00;G06T5/73;G06V20/52;H04L67/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本申请提供一种云边协同的长输管道隐患智能预警方法和系统。在应用于云边协同的长输管道隐患智能预警系统的方法中，边缘端设备获取通过图像采集设备采集到的油气长输管道周边环境的检测区图像；对检测区图像逐帧进行去雾处理，得到去雾图像；对去雾图像是否存在隐患目标进行初步检测；若所初步检测的结果为存在隐患目标，则向云端服务器发送所初步检测的结果以及包含隐患目标的连续预设数量帧的去雾图像；及，云端服务器基于所初步检测的结果，使用n次微调训练后的通道隐患检测模型，对所接收的去雾图像是否存在隐患目标进行精细检测；若所精细检测的结果为存在隐患目标，则进行相应地预警。如此，通过云边协同进行两次检测，提高检测的准确性。

主权项：1.一种云边协同的长输管道隐患智能预警方法，其特征在于，应用于云边协同的长输管道隐患智能预警系统，所述系统包括边缘端设备及与所述边缘端设备通信连接的云端服务器，所述云边协同的长输管道隐患智能预警方法包括：所述边缘端设备获取通过图像采集设备采集到的油气长输管道周边环境的检测区图像；对所述检测区图像逐帧进行去雾处理，得到去雾图像；对所述去雾图像是否存在隐患目标进行初步检测；若所初步检测的结果为存在隐患目标，则向所述云端服务器发送所初步检测的结果以及包含隐患目标的连续预设数量帧的去雾图像；所初步检测的结果已标记隐患目标类型；所述云端服务器基于所初步检测的结果，使用n次微调训练后的通道隐患检测模型，对所接收的去雾图像是否存在隐患目标进行精细检测；若所精细检测的结果为存在隐患目标，则进行相应地预警；所述n次微调训练后的通道隐患检测模型的权重为所述通道隐患检测模型经过训练微调后的权重；所述通道隐患检测模型是基于二进制交叉熵损失函数计算输出结果与所初步检测的结果之间的误差，反向传播所述误差微调所述通道隐患检测模型的权重得到的；所述n为大于等于1的正整数；所述若所精细检测的结果为存在隐患目标，则进行相应地预警，包括：若所精细检测的结果为存在隐患目标，则对所初步检测的结果所述隐患目标类型对应的图像最靠后的N帧图像进行背景分离，提取所述N帧图像内待检测的隐患区域用于表征隐患的图像特征；所述N大于等于1；所提取的图像特征所表征的隐患信息相对于所初步检测的结果所表征的隐患信息更完整；对所提取的图像特征进行分析，判断所述待检测的隐患区域是否为隐患目标；若判定所述待检测的隐患区域为隐患目标，则进行相应地预警；所述对所述去雾图像是否存在隐患目标进行初步检测，包括：将所述去雾图像的每帧输入至语义分割模型，对所述去雾图像进行实时检测所述隐患目标，输出对应的尺寸一致的初始的掩码图；所述初始的掩码图上每个坐标点的数值为0或1；所述0表示背景，所述1表示前景；确定所述初始的掩码图上每个坐标点的数值的累加结果是否大于0；所述若所初步检测的结果为存在隐患目标，则向所述云端服务器发送所初步检测的结果以及包含隐患目标的连续预设数量帧的去雾图像，包括：若所述初始的掩码图上每个坐标点的数值的累加结果大于0，则向云端服务器发送包含隐患目标的初始的掩码图和发送所述包含隐患目标的连续预设数量帧的去雾图像；所述使用n次微调训练后的通道隐患检测模型，对所接收的去雾图像是否存在隐患目标进行精细检测，包括：将N帧图像及所述包含隐患目标的初始的掩码图输入至所述n次微调训练后的通道隐患检测模型，输出最终的掩码图；确定所述最终的掩码图上每个坐标点的数值的累加结果是否大于0；所述方法还包括：采用如下方式得到所述n次微调训练后的通道隐患检测模型：将所述N帧图像及所述包含隐患目标的初始的掩码图，作为通道隐患检测模型的训练数据；将所述训练数据输入至通道隐患检测模型，通过在线学习策略，对所述通道隐患检测模型进行n次微调训练，得到所述n次微调训练后的通道隐患检测模型；所述n次微调训练后的通道隐患检测模型用于检测特定隐患目标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国航空油料集团有限公司;广州中科智巡科技有限公司 云边协同的长输管道隐患智能预警方法和系统

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