CN114898277A - 用于识别管道安全风险的方法、装置、存储介质及处理器 - Google Patents

用于识别管道安全风险的方法、装置、存储介质及处理器 Download PDF

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CN114898277A CN202210652502.7A CN202210652502A CN114898277A CN 114898277 A CN114898277 A CN 114898277A CN 202210652502 A CN202210652502 A CN 202210652502A CN 114898277 A CN114898277 A CN 114898277A
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王辛楼
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Abstract

本申请实施例提供一种用于识别管道安全风险的方法、装置、处理器及存储介质。方法包括：获取当前时间点的第一管道图像；将第一管道图像输入至目标检测模型，以确定第一管道图像中工程车辆的第一中心点；在第一中心点与管道中心线的第一距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内；获取上一时间点的第二管道图像，并确定第二管道图像中工程车辆的第二中心点；在第一中心点与第二中心点处于不同位置的情况下，确定第二中心点至中心线的第二距离；在第二距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险，能够及时识别安全风险，保证管道安全运行，提高管道的使用寿命。

Description

用于识别管道安全风险的方法、装置、存储介质及处理器
技术领域
本申请涉及管道安全风险监管技术领域，具体地涉及一种用于识别管道安全风险的方法、装置、存储介质及处理器。
背景技术
随着工业的不断进步，管道运输业也随之迅速发展。管道作为管道运输必不可少的组成部分，在给水、排水、长距离输送石油和天然气以及农业灌溉等中起着非常重要的作用。目前，管道受到的安全威胁越来越严竣，尤其是第三方施工导致管道安全风险增大。
由于管道输送的大多为易燃易爆等危险物质，一旦遭受第三方施工破坏，则会发生严重的安全事故。若第三方施工单位未提前报备，且在不知情的情况下在管道所在区域进行施工，管道所在的管理单位无法对其进行及时管控，管道发生安全事故的可能性会进一步增大。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种用于识别管道安全风险的方法、装置、存储介质及处理器。
为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种用于识别管道安全风险的方法，包括：
获取当前时间点的第一管道图像，其中，第一管道图像包括管道的中心线；
将第一管道图像输入至目标检测模型，以确定第一管道图像中工程车辆的第一中心点；
在第一中心点与中心线的第一距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内；
获取上一时间点的第二管道图像，并确定第二管道图像中工程车辆的第二中心点；
在第一中心点与第二中心点处于不同位置的情况下，确定第二中心点至中心线的第二距离；
在第二距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险。
在本申请的实施例中，在第二距离小于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险包括：在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险；在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道不存在安全风险。
在本申请的实施例中，第一管道图像是根据采集到的视频数据得到的，方法还包括：在第一中心点与第二中心点处于同一位置的情况下，根据视频数据判断工程车辆的执行部件是否存在作业行为；在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险。
在本申请的实施例中，方法还包括：在确定执行部件未存在作业行为的情况下，确定工程车辆未在预设预警范围内进行作业，确定管道不存在安全风险。
在本申请的实施例中，第二管道图像包括管道的中心线，方法还包括：在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险，且风险等级为第一等级，发出与第一等级对应的报警提示；和/或在第二距离小于或等于预设阈值，且第二管道图像与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内存在逗留行为，确定管道存在安全风险，且风险等级为第二等级，发出与第二等级对应的报警提示。
在本申请的实施例中，第二管道图像的数量为多个，方法还包括：获取当前时间点之前的多个第二管道图像，并分别确定每个第二管道图像中工程车辆的第二中心点；按照时间顺序对第二中心点排序，并依次确定第二中心点与中心线的第二距离；在第二距离依次降低，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
在本申请的实施例中，方法还包括：在第二距离不是依次降低的情况下，确定与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的第二管道图像中的工程车辆的第三中心点；确定第三中心点与中心线的第三距离；在第三距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定管道不存在安全风险；在第三距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
本申请第二方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于识别管道安全风险的方法。
本申请第三方面提供一种用于识别管道安全风险的装置，包括：图像采集设备，用于采集视频数据；以及上述的处理器。
本申请第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得处理器被配置成执行上述的用于识别管道安全风险的方法。
通过上述技术方案，能够快速并准确地识别出管道图像中的工程车辆的位置，能够及时识别出管道存在的安全风险，避免由于工程车辆停留在管道的预设预警范围内而引发管道发生安全事故。在保证管道安全运行的同时，也进一步提高管道的使用寿命。
本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例，但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中：
图1示意性示出了根据本申请实施例的用于识别管道安全风险的方法的流程示意图；
图2示意性示出了根据本申请又一实施例的用于识别管道安全风险的方法的流程示意图；
图3示意性示出了根据本申请实施例的用于识别管道安全风险的装置的结构框图；
图4示意性示出了根据本申请实施例的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例，并不用于限制本申请实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1示意性示出了根据本申请实施例的用于识别管道安全风险的方法的流程示意图。如图1所示，在本申请一实施例中，提供了一种用于识别管道安全风险的方法，包括以下步骤：
步骤101，获取当前时间点的第一管道图像，其中，第一管道图像包括管道的中心线。
步骤102，将第一管道图像输入至目标检测模型，以确定第一管道图像中工程车辆的第一中心点。
步骤103，在第一中心点与中心线的第一距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内。
步骤104，获取上一时间点的第二管道图像，并确定第二管道图像中工程车辆的第二中心点。
步骤105，在第一中心点与第二中心点处于不同位置的情况下，确定第二中心点至中心线的第二距离。
步骤106，在第二距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险。
管道可以指的是用于输送气体、液体或者带固体颗粒的流体的装置。管道可以包括燃气管道、燃油管道、纯水管道以及氧气管道等。管道安全风险可以包括制造与施工缺陷、管道腐蚀、管道工艺误操作、第三方施工以及管道占压等。
在识别管道安全风险之前，可以先在管道所在区域部署图像采集设备。图像采集设备可以是摄像机、摄影机、照相机、记录仪等具备图像采集功能的设备。其中，摄像机可以是固定摄像机、移动式摄像机以及智能摄像机等。例如，为了能够实时获取到大量的管道图像，可以采用智能摄像机，在拍摄到视频数据之后，智能摄像机可以及时通过无线传输或有线传输的方式将采集到的视频数据中包含的每一帧管道图像传输至处理器。进一步地，图像采集设备可以安装在管道沿线。管道沿线可以部署多个图像采集设备。通过调整每个图像采集设备的采集视角可以使图像采集设备的采集范围覆盖管道所处区域。其中，管道所处区域可以指的是以管道中心线向管道两侧辐射预设距离后形成的区域。
在管道所在区域部署完毕图像采集设备之后，处理器可以获取通过图像采集设备采集的当前时间点的第一管道图像。其中，第一管道图像可以是根据图像采集设备采集的视频数据得到的。第一管道图像可以指的是视频数据中包括的每一帧管道图像。第一管道图像中可以包括管道的中心线。在获取到第一管道图像之后，处理器可以将第一管道图像输入至目标检测模型。在第一管道图像中包含有工程车辆的情况下，处理器可以通过目标检测模型确定第一管道图像中工程车辆的第一中心点。其中，目标检测模型可以指的是yolo系列的目标检测模型。具体地，可以是yolov5模型。工程车辆可以指的是能够威胁管道安全的车辆。例如，工程车辆可以包括挖掘机械、铲土运输机械、凿岩机械等。
在将第一管道图像输入至目标检测模型之前，可以先对目标检测模型进行训练。对目标检测模型进行训练，首先，可以采集大量的车辆图像。然后，针对每四张车辆图像，分别对四张图像进行翻转、缩放、色域变化以及位置调整，以将四张车辆图像进行组合，以完成对采集到的车辆图像的Mosaic数据增强，从而提高目标检测模型的鲁棒性以及车辆的检出率。进一步地，可以将数据增强后的车辆图像输入至目标检测模型，以通过目标检测模型输出车辆图片中的车辆位置，即中心点。为了提高模型的训练效果，在训练过程中可以采用多种训练策略。例如，可以采用随机梯度下降优化、余弦学习率以及选择Backbone网络等训练策略。
在确定第一管道图像中工程车辆的第一中心点的情况下，处理器可以确定第一中心点与第一管道图像中管道的中心线之间的第一距离。在第一距离小于或等于预设阈值的情况下，处理器可以确定工程车辆位于管道的预设预警范围内。其中，预设阈值可以为5米，也可以为10米。若此时工程车辆位于管道的预设预警范围内，处理器可以获取上一时间点的第二管道图像，并确定第二管道图像中工程车辆的第二中心点。然后，处理器可以确定工程车辆的第一中心点与第二中心点的位置。在第一中心点与第二中心点处于不同位置的情况下，即工程车辆发生移动。进一步地，为了确定工程车辆在上一时间点到当前时间点是否一直处于管道所在区域，处理器可以确定第二中心点至管道中心线的第二距离。在第二距离小于或等于预设阈值的情况下，处理器可以确定工程车辆在上一时间点位于管道的预设预警范围内，并可以确定管道存在安全风险。即，管道可能存在被工程车辆施工破坏的风险。
通过上述技术方案，能够快速并准确地识别出管道图像中的工程车辆的位置，能够及时识别出管道存在的安全风险，避免由于工程车辆停留在管道的预设预警范围内而引发管道发生安全事故。在保证管道运输安全运行的同时，也进一步提高管道的使用寿命。
在一个实施例中，在第二距离小于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险包括：在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险；在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道不存在安全风险。
在工程车辆的第二中心点到管道的中心线的第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离大于第一距离的情况下，处理器可以确定工程车辆在上一时间点位于管道的预设预警范围内，且可以确定工程车辆在朝靠近管道的中心线的方向移动。此时，处理器可以确定管道存在安全风险。在工程车辆的第二中心点到管道的中心线的第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离小于第一距离的情况下，处理器可以确定工程车辆在上一时间点位于管道的预设预警范围内，且可以确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动。此时，处理器可以确定管道不存在安全风险。
在一个实施例中，第一管道图像是根据采集到的视频数据得到的，方法还包括：在第一中心点与第二中心点处于同一位置的情况下，根据视频数据判断工程车辆的执行部件是否存在作业行为；在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险。
其中，第一管道图像可以是根据采集到的视频数据得到的。在根据第一管道图像确定工程车辆的第一中心点，并根据第二管道图像确定工程车辆的第二中心点之后，处理器可以判断工程车辆在上一时间点到下一时间点的时间段内是否移动。若工程车辆的第一中心点与第二中心点处于同一位置，则工程车辆在上一时间点到下一时间点的时间段内可能并未移动。此时，处理器可以根据图像采集设备采集到的视频数据判断工程车辆的执行部件是否存在作业行为。其中，执行部件可以指的是工程机械包含的执行作业行为的部件。例如，若工程车辆是挖掘机械，则与其对应的执行部件可以是挖掘机械包含的铲斗。铲斗可以是反铲铲斗，也可以是正铲铲斗。在确定工程车辆的执行部件存在作业行为的情况下，处理器可以确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，并可以确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，方法还包括：在确定执行部件未存在作业行为的情况下，确定工程车辆未在预设预警范围内进行作业，确定管道不存在安全风险。
若工程车辆的第一中心点与第二中心点处于同一位置，则工程车辆在上一时间点到下一时间点的时间段内可能并未移动。此时，处理器可以根据图像采集设备采集到的视频数据判断工程车辆的执行部件是否存在作业行为。在确定执行部件未存在作业行为的情况下，处理器可以确定工程车辆未在预设预警范围内进行作业，并可以确定管道不存在安全风险。
在一个实施例中，第二管道图像包括管道的中心线，方法还包括：在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险，且风险等级为第一等级，发出与第一等级对应的报警提示；和/或在第二距离小于或等于预设阈值，且第二管道图像与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内存在逗留行为，确定管道存在安全风险，且风险等级为第二等级，发出与第二等级对应的报警提示。
其中，第二管道图像可以包括管道的中心线。在确定工程车辆的执行部件存在作业行为的情况下，处理器可以确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，并可以确定管道存在安全风险。此时，处理器可以确定管道的风险等级为第一等级，并可以发出第一等级对应的报警提示。其中，报警提示可以是通过邮件、短信以及手机应用程序发出的。在用户接收到报警提示后，可以及时对管道预设预警范围内的工程车辆进行管控。
在工程车辆的第二中心点到管道的中心线的第二距离小于或等于预设阈值，且第二管道图像与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的情况下，处理器可以确定工程车辆在预警范围内存在逗留行为。即，工程车辆在预设预警范围内的移动时长超过预设时间差值。其中，预设时间差值可以根据实际情况提前进行设置。例如，可以是3分钟，也可以5分钟。在确定工程车辆在预设预警范围内存在逗留行为的情况下，处理器可以确定管道存在安全风险。此时，处理器可以将管道的风险等级确定为第二等级。并可以发出与第二等级对应的报警提示。
在一个实施例中，第二管道图像的数量为多个，方法还包括：获取当前时间点之前的多个第二管道图像，并分别确定每个第二管道图像中工程车辆的第二中心点；按照时间顺序对第二中心点排序，并依次确定第二中心点与中心线的第二距离；在第二距离依次降低，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
其中，第二管道图像的数量可以包括多个。处理器可以获取当前时间点之前的多个第二管道图像，并可以分别确定每个第二管道图像中工程车辆的第二中心点。然后，处理器可以按照时间顺序对工程车辆的第二中心点进行排序，并可以依次确定工程车辆的第二中心点与管道的中心线的第二距离。在第二距离依次降低，且第二距离大于第一距离的情况下，处理器可以确定工程车辆在朝靠近管道的中心线的方向移动。此时，处理器可以确定管道存在安全风险。
例如，当前时间点之前可以包括与t-3时刻对应的第二管道图像B3、与t-2时刻对应的第二管道图像B2以及与t-1时刻对应的第二管道图像B1。其中，第二管道图像B3中工程车辆的第二中心点与管道中心线的距离为d3，第二管道图像B2中工程车辆的第二中心点与管道中心线的距离为d2，第二管道图像B1中工程车辆的第二中心点与管道中心线的距离为d1。而当前时间点t对应的第一管道图像中的工程车辆的第一中心点到管道的中心线的距离为d0。若d3＞d2＞d1，且d1＞d0，则处理器可以确定工程车辆在朝靠近管道的中心线的方向移动。
在一个实施例中，方法还包括：在第二距离不是依次降低的情况下，确定与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的第二管道图像中的工程车辆的第三中心点；确定第三中心点与中心线的第三距离；在第三距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定管道不存在安全风险；在第三距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
在工程车辆的第二中心点与管道的中心线的第二距离不是依次降低的情况下，处理器可以确定与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的第二管道图像中的工程车辆的第三中心点。然后，处理器可以确定工程车辆的第三中心点与管道的中心线的第三距离。在第三距离小于第一距离的情况下，处理器可以确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动。此时，处理器可以确定管道不存在安全风险。在工程车辆的第三距离大于第一距离的情况下，处理器可以确定工程车辆在朝靠近管道的中心点的方向移动。此时，处理器可以确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，如图2所示，提供了另一种用于识别管道安全风险的方法的流程示意图。
处理器可以获取监控画面。监控画面可以是图像采集设备采集的视频数据。然后处理器可以将监控画面中的当前时间点的管道图像输入至目标检测模型，以通过目标检测模型对管道图像中的大型车辆进行检测。若管道图像中包含有大型车辆，则可以通过目标检测模型确定当前时间点的管道图像中大型车辆的中心点。然后，处理器可以确定大型车辆的中心点到管道的中心线的距离。根据距离则可以判断管道的预设预警范围内是否存在大型车辆。具体地，在大型车辆的中心点到管道的中心线的距离大于预设阈值的情况下，处理器可以确定管道的预设预警范围内不存在大型车辆。此时，处理器可以再次获取监控画面。
在大型车辆的中心点到管道的中心线的距离小于或等于预设阈值的情况下，处理器可以确定管道的预设预警范围内存在大型车辆。然后，处理器可以匹配监控画面中的上一时间点的管道图像，并确定上一时间点的管道图像中大型车辆的中心点。在确定上一时间点的管道图像中大型车辆的中心点的情况下，处理器可以分析大型车辆的轨迹。具体地，处理器可以根据上一时间点的管道图像中大型车辆中心点以及当前时间点的管道图像中大型车辆中心点的位置确定大型车辆的轨迹。根据大型车辆的轨迹则可以确定大型车辆是否在管道的预设预警范围内存在逗留行为，可以确定大型车辆是否在管道的预设预警范围内施工。若大型车辆在管道的预设预警范围内不存在逗留行为或不存在施工行为，处理器可以再次获取监控画面。若大型车辆在管道的预设预警范围内存在逗留行为或存在施工行为，处理器可以确定管道存在安全风险。在确定管道存在安全风险的情况下，处理器可以发送报警提示以及大型车辆的位置信息，以提示用户对位于预设预警范围内的大型车辆进行管控，从而避免管道发生安全事故。
通过上述技术方案，能够快速并准确地识别出管道图像中的工程车辆的位置，能够及时识别出管道存在的安全风险，避免由于工程车辆长时间停留在管道的预设预警范围内而影响管道的正常运行，也避免工程车辆在预设预警范围内进行作业而引发管道发生安全事故。在保证管道安全运行的同时，也进一步提高管道的使用寿命。
图1-2为一个实施例中用于识别管道安全风险的方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图1-2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种用于识别管道安全风险的装置，包括图像采集设备301，用于采集视频数据；以及处理器302。其中，视频数据可以包括每一帧管道图像。
本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述用于识别管道安全风险的方法。
本申请实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述用于识别管道安全风险的方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器A01、网络接口A02、存储器(图中未示出)和数据库(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器A01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器A03和非易失性存储介质A04。该非易失性存储介质A04存储有操作系统B01、计算机程序B02和数据库(图中未示出)。该内存储器A03为非易失性存储介质A04中的操作系统B01和计算机程序B02的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储管道图像等数据。该计算机设备的网络接口A02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序B02被处理器A01执行时以实现一种用于识别管道安全风险的方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本申请实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取当前时间点的第一管道图像，其中，第一管道图像包括管道的中心线；将第一管道图像输入至目标检测模型，以确定第一管道图像中工程车辆的第一中心点；在第一中心点与中心线的第一距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内；获取上一时间点的第二管道图像，并确定第二管道图像中工程车辆的第二中心点；在第一中心点与第二中心点处于不同位置的情况下，确定第二中心点至中心线的第二距离；在第二距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，在第二距离小于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险包括：在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险；在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道不存在安全风险。
在一个实施例中，第一管道图像是根据采集到的视频数据得到的，方法还包括：在第一中心点与第二中心点处于同一位置的情况下，根据视频数据判断工程车辆的执行部件是否存在作业行为；在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，方法还包括：在确定执行部件未存在作业行为的情况下，确定工程车辆未在预设预警范围内进行作业，确定管道不存在安全风险。
在一个实施例中，第二管道图像包括管道的中心线，方法还包括：在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险，且风险等级为第一等级，发出与第一等级对应的报警提示；和/或在第二距离小于或等于预设阈值，且第二管道图像与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内存在逗留行为，确定管道存在安全风险，且风险等级为第二等级，发出与第二等级对应的报警提示。
在一个实施例中，第二管道图像的数量为多个，方法还包括：获取当前时间点之前的多个第二管道图像，并分别确定每个第二管道图像中工程车辆的第二中心点；按照时间顺序对第二中心点排序，并依次确定第二中心点与中心线的第二距离；在第二距离依次降低，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，方法还包括：在第二距离不是依次降低的情况下，确定与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的第二管道图像中的工程车辆的第三中心点；确定第三中心点与中心线的第三距离；在第三距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定管道不存在安全风险；在第三距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取当前时间点的第一管道图像，其中，第一管道图像包括管道的中心线；将第一管道图像输入至目标检测模型，以确定第一管道图像中工程车辆的第一中心点；在第一中心点与中心线的第一距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内；获取上一时间点的第二管道图像，并确定第二管道图像中工程车辆的第二中心点；在第一中心点与第二中心点处于不同位置的情况下，确定第二中心点至中心线的第二距离；在第二距离小于或等于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，在第二距离小于预设阈值的情况下，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险包括：在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道存在安全风险；在第二距离小于或等于预设阈值，且第二距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定工程车辆位于管道的预设预警范围内，并确定管道不存在安全风险。
在一个实施例中，第一管道图像是根据采集到的视频数据得到的，方法还包括：在第一中心点与第二中心点处于同一位置的情况下，根据视频数据判断工程车辆的执行部件是否存在作业行为；在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，方法还包括：在确定执行部件未存在作业行为的情况下，确定工程车辆未在预设预警范围内进行作业，确定管道不存在安全风险。
在一个实施例中，第二管道图像包括管道的中心线，方法还包括：在确定执行部件存在作业行为的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内进行作业，确定管道存在安全风险，且风险等级为第一等级，发出与第一等级对应的报警提示；和/或在第二距离小于或等于预设阈值，且第二管道图像与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的情况下，确定工程车辆在预设预警范围内存在逗留行为，确定管道存在安全风险，且风险等级为第二等级，发出与第二等级对应的报警提示。
在一个实施例中，第二管道图像的数量为多个，方法还包括：获取当前时间点之前的多个第二管道图像，并分别确定每个第二管道图像中工程车辆的第二中心点；按照时间顺序对第二中心点排序，并依次确定第二中心点与中心线的第二距离；在第二距离依次降低，且第二距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
在一个实施例中，方法还包括：在第二距离不是依次降低的情况下，确定与第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的第二管道图像中的工程车辆的第三中心点；确定第三中心点与中心线的第三距离；在第三距离小于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝远离中心线的方向移动，确定管道不存在安全风险；在第三距离大于第一距离的情况下，确定工程车辆在朝靠近中心线的方向移动，确定管道存在安全风险。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用于识别管道安全风险的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前时间点的第一管道图像，其中，所述第一管道图像包括管道的中心线；
将所述第一管道图像输入至目标检测模型，以确定所述第一管道图像中工程车辆的第一中心点；
在所述第一中心点与所述中心线的第一距离小于或等于预设阈值的情况下，确定所述工程车辆位于所述管道的预设预警范围内；
获取上一时间点的第二管道图像，并确定所述第二管道图像中工程车辆的第二中心点；
在所述第一中心点与所述第二中心点处于不同位置的情况下，确定所述第二中心点至所述中心线的第二距离；
在所述第二距离小于或等于所述预设阈值的情况下，确定所述工程车辆位于所述管道的预设预警范围内，并确定所述管道存在安全风险。
2.根据权利要求1所述的用于识别管道安全风险的方法，其特征在于，在所述第二距离小于所述预设阈值的情况下，确定所述工程车辆位于所述管道的预设预警范围内，并确定所述管道存在安全风险包括：
在所述第二距离小于或等于所述预设阈值，且所述第二距离大于所述第一距离的情况下，确定所述工程车辆在朝靠近所述中心线的方向移动，确定所述工程车辆位于所述管道的预设预警范围内，并确定所述管道存在安全风险；
在所述第二距离小于或等于所述预设阈值，且所述第二距离小于所述第一距离的情况下，确定所述工程车辆在朝远离所述中心线的方向移动，确定所述工程车辆位于所述管道的预设预警范围内，并确定所述管道不存在安全风险。
3.根据权利要求1所述的用于识别管道安全风险的方法，其特征在于，所述第一管道图像是根据采集到的视频数据得到的，所述方法还包括：
在所述第一中心点与所述第二中心点处于同一位置的情况下，根据所述视频数据判断所述工程车辆的执行部件是否存在作业行为；
在确定所述执行部件存在作业行为的情况下，确定所述工程车辆在所述预设预警范围内进行作业，确定所述管道存在安全风险。
4.根据权利要求3所述的用于识别管道安全风险的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述执行部件未存在作业行为的情况下，确定所述工程车辆未在所述预设预警范围内进行作业，确定所述管道不存在安全风险。
5.根据权利要求3所述的用于识别管道安全风险的方法，其特征在于，所述第二管道图像包括管道的中心线，所述方法还包括：
在确定所述执行部件存在作业行为的情况下，确定所述工程车辆在所述预设预警范围内进行作业，确定所述管道存在安全风险，且风险等级为第一等级，发出与所述第一等级对应的报警提示；和/或
在所述第二距离小于或等于所述预设阈值，且所述第二管道图像与所述第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的情况下，确定所述工程车辆在所述预设预警范围内存在逗留行为，确定所述管道存在安全风险，且风险等级为第二等级，发出与所述第二等级对应的报警提示。
6.根据权利要求1所述的用于识别管道安全风险的方法，其特征在于，所述第二管道图像的数量为多个，所述方法还包括：
获取所述当前时间点之前的多个第二管道图像，并分别确定每个第二管道图像中工程车辆的第二中心点；
按照时间顺序对所述第二中心点排序，并依次确定所述第二中心点与所述中心线的第二距离；
在所述第二距离依次降低，且所述第二距离大于所述第一距离的情况下，确定所述工程车辆在朝靠近所述中心线的方向移动，确定所述管道存在安全风险。
7.根据权利要求6所述的用于识别管道安全风险的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述第二距离不是依次降低的情况下，确定与所述第一管道图像的图像采集间隔时长大于预设时间差值的第二管道图像中的工程车辆的第三中心点；
确定所述第三中心点与所述中心线的第三距离；
在所述第三距离小于所述第一距离的情况下，确定所述工程车辆在朝远离所述中心线的方向移动，确定所述管道不存在安全风险；
在所述第三距离大于所述第一距离的情况下，确定所述工程车辆在朝靠近所述中心线的方向移动，确定所述管道存在安全风险。
8.一种处理器，其特征在于，被配置成执行根据权利要求1至7中任意一项所述的用于识别管道安全风险的方法。
9.一种用于识别管道安全风险的装置，其特征在于，所述装置包括：
图像采集设备，用于采集视频数据；以及
根据权利要求8所述的处理器。
10.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行根据权利要求1至7中任一项所述的用于识别管道安全风险的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117218605A (zh) * 2023-11-09 2023-12-12 海纳云物联科技有限公司 地下管网风险预警方法、装置、设备和计算机存储介质

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