[发明专利]基于机器视觉单元神经网络的供水系统巡检方法及系统

权利要求书

1.基于机器视觉单元神经网络的供水系统巡检方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、由多个传感器、多个摄像头和多个执行子系统组成单元神经网络，并建立设备及环境标准图像库；

S2、供水系统运行，由多个传感器实时采集供水系统的运行数据；

S3、对实时采集的运行数据根据供水系统的平衡条件进行计算并判断供水系统是否可能出现泄漏情况，若否，则返回执行S2，若是，则执行S4；

S4、触发多个摄像头巡检，多个摄像头进入机器视觉巡检模式采集实时图像并与标准图像库进行对比分析。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉单元神经网络的供水系统巡检方法，其特征在于：所述传感器包括流量计，传感器采集的运行数据包括各管的流量。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉单元神经网络的供水系统巡检方法，其特征在于：所述平衡条件为：在液体流转平衡周期τ内，供水系统总管内液体容积等于某一分管内液体容积；

计算并判断供水系统是否可能出现泄漏情况的原则是：在液体流转平衡周期τ内，供水系统总管内液体容积等于某一分管内液体容积，则没有可能出现泄漏情况；在液体流转平衡周期τ内，供水系统总管内液体容积不等于某一分管内液体容积，则可能出现泄漏情况。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉单元神经网络的供水系统巡检方法，其特征在于：所述某一分管内液体容积的获取过程为：

A1、获取液体流转平衡周期τ＝t₁-t₀，其中，t₀为将液体源流入总管并首次到达总管端流量计的时刻，t₁为液体源首次到达液体需求流出端分管端流量计m_x的时刻，其中，总管记为P，总管上设有q个流量计，分管设有m条，每个分管上设有x个流量计，m＝0,1,2,3……；q＝0,1,2,3……；

A2、某一分管内液体容积的计算公式为公式(1)：

其中，为m分管内液体容积，Q_m为m分管的流量；

所述总管内液体容积的获取过程为：

B1、总管内液体容积的计算公式为公式(2)：

其中，为总管内液体容积，Q_q为总管的流量。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉单元神经网络的供水系统巡检方法，其特征在于：所述平衡条件的约束条件为：

a、流体没有相关的物理变化，或者温度的变化不影响流体体积的变化；

b、整个供水系统的中间过程不存在储存机构。

6.根据权利要求4所述的基于机器视觉单元神经网络的供水系统巡检方法，其特征在于：所述总管端流量计为总管上液体源流动方向上的最后一个流量计q，若流量计q发生故障或损坏，则流量计q-1为端流量计；

所述分管端流量计为分管上液体源流动方向上的最后一个流量计m_x，若流量计m_x发生故障或损坏，则流量计m_x-1或(m-1)_x为端流量计，其中端流量计的选择