CN108470143A - 一种管线无人机巡线方法及系统 - Google Patents

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金星
王峰
蒋小龙
王慧泉
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    • G—PHYSICS
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Abstract

一种管线无人机巡线方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：无人机进行巡线，双视摄像头根据环境进行镜头切换来获得巡线的图像信息；S2：对拍摄的图像信息进行智能识别，将识别出的异常图像发送至监控中心。本发明还包括一种管线无人机巡线系统。本发明通过对管道及其周边的图像进行智能化识别、综合分析，根据不同的工况，判断管道是否泄漏、周边是否有火灾等险情，将可能是异常的图像进行上报，协助监控人员进行快速巡检，有效减少监控人员工作量，实现无人值守。

Description

一种管线无人机巡线方法及系统
技术领域
本发明涉及管线巡线监控技术领域，特别是一种管线无人机巡线方法及系统。
背景技术
对于管线的巡检，尤其是长距离管线而言，这些项目的巡线工作任务大、要求高，而且所在区域通常地貌复杂多变，甚至穿越沙漠戈壁、河流沼泽等，使得测量人员或相关仪器无法到达，难以开展作业。
针对上述问题，现有的管线巡线系统主要由无人机、可见光摄像头、图传设备组成，巡线方式为：无人机携带可见光摄像头进行巡线，图传设备将拍摄的图像或视频发送至地面站，地面站监控人员须时刻监视管线情况。然而这种方式存在以下缺陷：（1）巡线时无人机将图像传输给地面监控人员，监控人员须时刻监视，工作强度大，也容易发生漏检；（2）无法进行夜间巡线。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的上述不足而提供一种管线无人机巡线方法及系统。
本发明的技术方案是：
本发明之一种管线无人机巡线方法，包括以下步骤：
S1：无人机进行巡线，双视摄像头根据环境进行镜头切换来获得巡线的图像信息；
S2：对拍摄的图像信息进行智能识别，将识别出的异常图像发送至监控中心。
进一步，步骤S2中，包括对管道及其周边的识别，具体分析步骤包括：
S21:预处理：将管道与背景分离；
S22:管道分析：根据管径、颜色、连续性特征，对管道的完整性进行分析；
S23:环境分析：根据自然环境的渐变性、自然环境与事故场景的差异性特征，对管道及其周边是否有异常进行分析；
S24:综合分析：将图像分析信息整合；
S25:综合上报：将异常情况与当前位置发送至监控中心。
进一步，所述事故场景可以是但不限于管道泄漏场景、火灾场景。
进一步，步骤S2中，还包括：将无人机拍摄的处异常图像之外的其他图像信息也发送至监控中心。
进一步，所述图像信息包括视频信息或图片信息。
进一步，所述监控中心设有常规巡线模式和智能巡线模式。
进一步，所述智能巡线模式是将识别出的异常图像传送至监控中心，监控人员通过下载图像信息进一步确认是否异常。
进一步，所述常规巡线模式是将拍摄的所有图像信息传送至监控中心。
本发明之一种管线无人机巡线系统，包括：
无人机；
双视摄像头，设于无人机上，用于昼夜拍摄；
图像识别模块，设于无人机上，用于对双视摄像头拍摄的图像信息进行智能识别，将识别出的异常图像传送至监控中心；
监控中心，用于向无人机发送指令，并接收、监控和下载图像信息；
所述无人机与监控中心之间通过无线网络进行双向通信。
进一步，所述双视摄像头包括可见光摄像头和红外摄像头。
本发明的有益效果：通过对管道及其周边的图像进行智能化识别、综合分析，根据不同的工况，判断管道是否泄漏、周边是否有火灾等险情，将可能是异常的图像进行上报，协助监控人员进行快速巡检，有效减少监控人员工作量，实现无人值守。
具体实施方式
以下将结合具体实施例对本发明做进一步详细说明。
一种管线无人机巡线系统，包括无人机、双视摄像头、图像识别模块、专网设备、地面站以及多个专网基站；双视摄像头、图像识别模块和专网设备设置在无人机上，多个专网基站之间相互通信；各专网基站之间形成专网平台，地面站设置于专网平台范围内；无人机通过专网设备、专网平台与地面站进行通信。
双视摄像头包括可见光摄像头和红外摄像头。可见光摄像头用于白天巡线拍摄，红外摄像头用于夜间巡线拍摄。根据环境通过切换镜头来选取不同功能，实现全天昼夜巡线拍摄。
地面站上设有监控中心，用于发送指令、监控和下载图像信息。地面站上还设有服务器，服务器内置有数据库，用于存储图像信息。
多个专网基站沿管线方向布置，专网基站主要是指无线网基站，如WIFI基站。专网设备包括处理器和无线网络收发器，如WIFI收发器和射频通信模块，处理器对获取的图像信息进行分析处理后经无线网络收发器、射频通信模块和专网基站发送至监控中心。双视摄像头和图像识别模块均与专网设备连接，图像识别模块用于将双视摄像头拍摄的图片进行智能识别，将异常图像通过专网设备上传至地面站。图像识别模块优选为嵌入式芯片作为图像处理单元。
一种管线无人机巡线方法，包括以下步骤：
S1：无人机进行巡线，双视摄像头根据环境进行镜头切换来获得巡线的图像信息。
具体地，无人机可通过无线电遥控设备或监控中心系统进行操控，对巡线进行图片拍摄。夜间采用红外摄像头，白天采用可见光摄像头。拍摄的图片传送至专网设备的存储模块中存储。
S2：对拍摄的图像信息进行智能识别，将识别出的异常图像发送至监控中心。
具体地，通过图像识别模块对采集到的图片进行处理。例如对油输送管线进行图像识别分析包括以下步骤：
S21:预处理：将管道与背景分离；
S22:管道分析：根据管径、颜色、连续性等特征，对管道的完整性进行分析；
S23:环境分析：根据自然环境的渐变性、自然环境与漏油场景的差异性等特征，对管道是否漏油进行分析。
S24:综合分析：将图像分析信息整合。
S25:综合上报：将异常情况与当前位置经专网设备、专网平台发送至监控中心。
如此，将可疑或异常图像标记，重点部分重点观察，大大减少监控人员的工作量，协助监控人员完成管道泄漏检测工作，有效降低全人工检测的漏检率。
S3：无人机的飞控指令、图像信息通过专网设备与地面的专网平台进行通信。
具体地，除了异常图像之外，其他图像信息（包括视频和/或图片）也发送至监控中心，供监管人员参考和保存。
本实施例的监控中心设有常规巡线模式和智能巡线模式。常规巡线模式就是将拍摄的所有图片发送至监控中心供监管人员查看；智能巡线模式是将识别出的异常图像通过专网设备上传至监控中心，监控人员通过下载图像信息进一步确认是否异常。
综上所述，本发明具有以下优点：
（1）通过图像识别模块对管线是否异常进行识别，可大大降低监控人员的工作强度，监控人员只需查看异常图像即可，省时省力，可实现无人值守；
（2）通过图像识别模块进行管道分析和环境分析，大大提高识别准确度，并提高检漏率；
（3）采用双视摄像头，可全天不分昼夜进行巡线；
（4）通过设置专网平台，能够使得无人机飞行不受距离限制。

Claims (10)

1.一种管线无人机巡线方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：无人机进行巡线，双视摄像头根据环境进行镜头切换来获得巡线的图像信息；
S2：对拍摄的图像信息进行智能识别，将识别出的异常图像发送至监控中心。
2.根据权利要求1所述的管线无人机巡线方法，其特征在于，步骤S2中，包括对管道及其周边的识别，具体分析步骤包括：
S21:预处理：将管道与背景分离；
S22:管道分析：根据管径、颜色、连续性特征，对管道的完整性进行分析；
S23:环境分析：根据自然环境的渐变性、自然环境与事故场景的差异性特征，对管道及其周边是否有异常进行分析；
S24:综合分析：将图像分析信息整合；
S25:综合上报：将异常情况与当前位置发送至监控中心。
3.根据权利要求2所述的管线无人机巡线方法，其特征在于，所述事故场景为管道泄漏场景或火灾场景。
4.根据权利要求1或2或3所述的管线无人机巡线方法，其特征在于，步骤S2中，还包括：将无人机拍摄的异常图像之外的其他图像信息也发送至监控中心。
5.根据权利要求1或2或3所述的管线无人机巡线方法，其特征在于，所述图像信息包括视频信息或图片信息。
6.根据权利要求1或2或3所述的管线无人机巡线方法，其特征在于，所述监控中心设有常规巡线模式和智能巡线模式。
7.根据权利要求6所述的管线无人机巡线方法，其特征在于，所述智能巡线模式是将识别出的异常图像传送至监控中心，监控人员通过下载图像信息进一步确认是否异常。
8.根据权利要求6所述的管线无人机巡线方法，其特征在于，所述常规巡线模式是将拍摄的所有图像信息传送至监控中心。
9.一种管线无人机巡线系统，其特征在于，包括：
无人机；
双视摄像头，设于无人机上，用于昼夜拍摄；
图像识别模块，设于无人机上，用于对双视摄像头拍摄的图像信息进行智能识别，将识别出的异常图像传送至监控中心；
监控中心，用于向无人机发送指令，并接收、监控和下载图像信息；
所述无人机与监控中心之间通过无线网络进行双向通信。
10.根据权利要求9所述的管线无人机巡线系统，其特征在于，所述双视摄像头包括可见光摄像头和红外摄像头。
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