买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：江苏科技大学苏州理工学院

摘要：本发明公开了一种基于消防管网自助巡检系统的巡检方法，首先设计并采购消防管网自助巡检系统的硬件设备，并组装成消防管网自助巡检系统，接着基于组装的消防管网自助巡检系统，并设计系统的软件模块；根据系统的软件模块，再构建系统的智能算法流程，随后基于系统的智能算法流程设计系统的使用流程；本发明实现了对消防管网环境的实时监测，并且采用贝叶斯和BP神经网络相关融合技术，实现对监测结果进行识别分类和对异常情况的检测结果可视化，且通过这种消防管网自助巡检系统，能够克服人工记录不足的问题，降低了检测的工作难度，对及时检测轨道交通隧道状况、城市消防检查工作和日常信息维护工作发挥着促进作用，适合被广泛推广和使用。

主权项：1.一种基于消防管网自助巡检系统的巡检方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤A，设计并采购消防管网自助巡检系统的硬件设备，组装成消防管网自助巡检系统；步骤B，基于组装的消防管网自助巡检系统，设计系统的软件模块；步骤C，根据系统的软件模块，构建系统的智能算法流程，其中系统的智能算法流程包括以下步骤，步骤C1，采集并输入隧道图像，运用YOLO进行异物检测的同时对每幅图最下方的十行进行二值化操作，并将二值化后的图像信息与设定的阈值进行比较，其中采集并输入隧道图像中利用了信息融合，且信息融合采用了贝叶斯融合和BP神经网络，具体步骤如下，步骤C11，求得贝叶斯融合，利用多个传感器测量某一参数的过程中，存在两个随机变量，一个是被测参数μ，一个是每一个传感器的测量结果xi,i＝1,2,…,k，且这两个变量均被认为服从正态分布，如公式1所示， 这样各个测量值的条件概率密度如公式2所示， 令显然α为一常数并与被测参数μ无关，如公式3所示， 由P＝μ|x1,x2,..,xk推导结果能看出，其仍满足正态分布的形式，这里设服从则那么μN的值如公式4所示， 这样被测参数的最优贝叶斯融合如公式5所示， 步骤C12，构建BP神经网络，其中BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层神经网络，具有三层或以上的结构，组成包括输入层、隐含层和输出层，且各层均由若干个神经元组成，同时各神经元之间不存在连接关系，层与层之间采用全连接的方式，且每个连接之间的权值不同；步骤C2，若高于阈值时，则判定为当前图像是异常图像，再进行拼接操作，并通过YOLO来定位出扣件位置，之后利用算法进行异常图像定位，并将剩余的部分进行缺陷细分；步骤C3，缺陷检测种类包括裂纹检测和渗漏水检测，并将检测结果输出至缺陷数据库；步骤D，基于系统的智能算法流程设计系统的使用流程；步骤E，根据系统的使用流程完成对消防管网的智能巡检工作，具体步骤如下，步骤E1，利用高清相机拍摄技术对管网进行快速巡检，且相机拍摄位置和光源位置在环向不小于270°覆盖隧道衬砌，能完成管网不同视距的清晰拍照；步骤E2，系统记录伤损的位置信息并在图像信息中体现，且位置信息包括但不限于轨道方向侧和环向区域位置，同时多纵向及环向图像进行合成并形成连续的图片；步骤E3，相机要具备清晰拍摄内衬的渗漏水、缺角、掉块、错台、裂纹以及隧道内管线脱落能力，且渗漏水包括湿迹、渗水、滴漏和漏泥沙，并能通过系统软件进行故障识别；步骤E4，系统具有图像显示、存储和回放功能，且能对任意两次图像进行对比，且基于共同的里程基准，同时图像的里程能进行调整；步骤E5，系统回放软件具备对连续图像选择里程范围查看、图形调节和图像缩放功能，并能够加入文字注释，还包括定制文字和配置新信息包括线路名称、行别、速度、里程和注释，其中图形调节项目包括亮度、对比度、伽马值和饱和度；步骤E6，拍摄图像的分辨精度不低于1mm，且最小可调曝光时间小于50μs，同时系统最大检查速度不低于10kmh；步骤E7，系统具备不少于200公里拍摄图片存储能力，且相关数据能方便快速的导出或拷贝至地面电脑。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏科技大学苏州理工学院 一种基于消防管网自助巡检系统的巡检方法