[发明专利]一种基于无人机巡检影像的异常目标监管方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于无人机巡检影像的异常目标监管方法及系统，方法包括：无人机根据管线的地理坐标及预设的巡检路线进行图像采集；对采集到的图像进行拼接获得拼接图像；在预设的图像警戒范围内进行异常目标检测，基于检测到的异常目标对采集到的图像进行图像智能识别，获取异常目标类别；在拼接图像上标注异常目标的位置以供工作人员进行确定获得最终异常目标及类别；最终异常目标的特征和位置信息录入数据库，并将最终异常目标的处理状态更新到数据库；按照需求输出统计报告。本发明提高了管线巡检的工作效率，对异常目标实现了良好的检测效果。

技术领域

本发明涉及无人机自动巡检技术领域，具体为一种基于无人机巡检影像的异常目标监管方法及系统。

背景技术

随着国家对能源需求的逐步增加，作为能源动脉的油气管线，其安全性和畅通性尤其重要。油气管线大多布置于非人类密集活动区，其复杂的地形地貌和天气变化使得人工巡检作业的成本居高不下且效率无法满足要求。

随着无人机技术的不断进步以及机器视觉算法的广泛应用，利用这两项技术实现油气管线周边地形地貌信息的获取以及完成对油气管道的巡检成为可能。很多公司对该项技术进行了试点实施，这些项目的成果对石油管线的保护起到了积极的作用，但仍旧存在一些问题。

当前对无人机获取的油气管线巡线航拍影像数据主要依靠人力进行分析和处理，该处理方式存在处理速度慢以及长时间作业后工作人员的判断精度下降严重的问题，且人工处理方式对时间序列信息的利用率低下，造成了很严重的数据资源浪费。基于以上原因，该种处理方式所产生的实际价值有限，也限制了飞行器在油气管线巡检方面的应用推广程度。

因此，加强对管道航拍影像数据的智能化识别处理，提高无人机对管线异常目标的巡检效果，是非常有必要的。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于无人机巡检影像的异常目标监管方法及系统，综合了无人机控制技术、机器视觉智能处理技术及数据库处理技术，建立了一套日常巡查的方法，包括图像采集、图像快速拼接、智能识别异常目标及异常目标状态控制的完整无人机管线巡检流程，将石油管道的日常巡检工作进行自动化的监测和管理。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一方面，一种基于无人机巡检影像的异常目标监管方法，包括：

步骤1，无人机根据管线的地理坐标及预设的巡检路线进行图像采集；

步骤2，对采集到的图像进行拼接获得拼接图像以显示无人机航线覆盖区域的地形及每个区域的地理坐标；

步骤3，在预设的图像警戒范围内进行异常目标检测，基于检测到的异常目标对采集到的图像进行图像智能识别，获取异常目标类别；

步骤4，在所述拼接图像上标注异常目标的位置以供工作人员进行确定获得最终异常目标及类别；

步骤5，确定最终异常目标与管线的距离，并将最终异常目标的特征和位置信息录入数据库，并将最终异常目标的处理状态更新到数据库；所述处理状态包括异常嫌疑、异常确认、异常待处理及异常已处理；

步骤6，定期汇总数据库中预设时间内最终异常目标的处理状态，按照需求输出统计报告。

优选的，步骤1具体包括：

步骤1.1，基于无人机的具体类别型号和管线的地理坐标规划无人机的巡检路线；所述巡检路线采集的图像符合对管线的覆盖要求；所述无人机包括固定翼无人机和旋翼无人机；

步骤1.2，根据无人机的巡检路线情况和巡检当天的天气因素设置相机的图像采集触发条件；所述触发条件包括触发时间间隔和无人机飞行距离；