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申请/专利权人：海南核电有限公司
申请日：2023-11-29
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117934365A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T5/20;G06T5/30;G06V10/20;G06V10/774;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;F17D5/06
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本公开属于核电技术领域，具体涉及管道液体滴漏检测方法及装置。本公开提供的管道液体滴漏检测方法，算法完全可以独立部署，不需要任何硬件传感器等昂贵器具，属于纯软件算法，对于其中的液体滴漏的检测，算法以Yolov5目标检测网络为主体，辅以图像处理图像增强等方式提高目标识别的精准性。液体滴漏的计数采用图像识别的方式，用于解决现有的跑冒滴漏的难点，液体类别无法分辨、液体形态无法识别、液体滴漏的检测效果不佳等问题，解决了当前国内跑冒滴漏难以识别和计数的难题、填补了国内的空白。还能计算滴漏速度来实时提醒负责人，这对保障核电站、化工厂等这类工厂的安全运行和可持续发展有着重要的现实意义。
主权项：1.一种管道液体滴漏检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤11，输入训练素材：从多个数据源获取图像的实时帧；步骤12，图像预处理：根据获取的多个图像，确定两个相邻图像之间的帧差，并确定该帧差的绝对值，根据应用场景的需要和多个帧差绝对值确定最优帧差间隔；步骤13，图像增强：采用最优帧差间隔从获取的多个图像中抽取图像，使得抽取得到的每两个相邻图像之间的帧差为最有帧差间隔，对抽取得到的图像进行中值滤波、图像的腐蚀和膨胀操作对图像进行增强后，分成两类输出，一类是增强后的图像，这一类图像将用于图像的训练集；另一类是将增强后的图像与原图像进行叠加得到的图像，这一类图像将用于后续的数据集标注；步骤14，标注数据集：对输出得到的两类图像进行液体标注，得到标注数据集；步骤15，模型训练：采用标注数据集，对Yovov5目标检测网络进行训练，得到训练模型；步骤16，框架整合：将训练模型集成在DeepStream框架中，并加上图像源输入、模型转换、算法仲裁，告警策逻辑，得到判断模型；步骤17，图像分析：采用判断模型对实时输入的图像进行处理，在判断输入的图像存在液体滴漏的情况时，向上位服务器推送液体滴漏的告警信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南核电有限公司 管道液体滴漏检测方法及装置
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