申请/专利权人：中磁数智(北京)科技有限公司

申请日：2023-11-20

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117420196B

主分类号：G01N27/82

分类号：G01N27/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明涉及目标检测和管道缺陷检测的技术领域，公开了一种基于目标检测与弱磁检测的管道缺陷识别定位方法，包括以下步骤：S1：标定管道轴线位置，划分检测区间；S2：获取管道的磁感应数据；S3：将磁感应数据转换成伪彩色图；S4：对伪彩色图进行预处理；S5：将预处理后的伪彩色图输入目标检测模型进行缺陷识别和缺陷定位。本发明提高了管道缺陷检测的效率和准确性，实现了不开挖的情况下对埋地管道缺陷的准确检测，并且能够发现埋地管道的早期缺陷隐患，有效减少了管道泄漏和断裂事故，社会效益显著。

主权项：1.一种基于目标检测与弱磁检测的管道缺陷识别定位方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：标定管道轴线位置，划分检测区间；S2：获取管道的磁感应数据；S3：将磁感应数据转换成伪彩色图；S4：对伪彩色图进行预处理；S5：将预处理后的伪彩色图输入目标检测模型进行缺陷识别和缺陷定位；所述目标检测模型的结构包括输入端、骨干网络、Neck网络、检测头；在骨干网络中部署注意力机制模块，包括通道注意力机制单元和空间注意力机制单元，用F表示骨干网络从伪彩色图中提取的原始特征图，其中：通道注意力机制单元的输出权重值McF的计算公式如下： 其中，σ为激活函数；W0为第1个全连接层的权重矩阵；W1为第2个全连接层的权重矩阵；为原始特征图经过平均池化后在空间上的特征映射；为原始特征图经过最大池化后在空间上的特征映射；空间注意力机制单元的输出权重值MsF的计算公式如下： 其中，fn*n表示尺寸为n*n的卷积运算滤波器；为原始特征图经过平均池化后在通道上的特征映射；为原始特征图经过最大池化后在通道上的特征映射；表示对与进行拼接运算；经过注意力机制模块处理过的特征图计算公式如下：F'＝McF×F；F”＝MsF×F'；其中，F'为原始特征图F经过通道注意力机制单元加权处理后的特征图；F”为经过空间注意力机制单元加权处理后最终生成的特征图；所述目标检测模型的训练测试方法如下：S100：获取伪彩色图并对伪彩色图中的管道特征进行标注；S200：将标注好的伪彩色图划分为训练集、验证集、测试集；S300：构建基于YOLOv5s的目标检测模型，并通过训练集、验证集、测试集分别训练、验证、测试目标检测模型；所述训练、验证、测试目标检测模型的方法如下：S301：将训练集中的伪彩色图输入到模型的输入端进行预处理；S302：将经过预处理的伪彩色图输入到骨干网络进行特征提取，然后由Neck网络进行特征融合，生成特征图；S303：检测头基于锚框和特征图生成候选框，并采用非极大值抑制法从候选框中筛选出预测框；S304：根据预测框和实际框计算损失函数，调整模型参数使损失函数最小；S305：使用验证集中评估模型性能并进行模型调优；S306：重复S301-S305，直到达到设置的最大迭代次数；S307：使用测试集评估模型性能，对模型进行进一步调整和优化，完成测试后将模型部署到实际应用中；所述损失函数的计算公式如下： 其中，LCIoU为损失函数；IoU为预测框与实际框的交并比；c为同时覆盖预测框与实际框的最小矩形的对角线长度；ρb，bgt表示预测框中心点与实际框中心点之间的欧几里得距离；v为预测框对角线与实际框对角线的倾斜角方差，计算公式如下： 其中，wgt为预测框宽度；hgt为预测框高度；w为实际框宽度，h为实际框高度；α为权重，计算公式如下：

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