【摘 要】
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截止到2018年底,油气使用量占全球能源市场的57.48%,而管道运输因安全、经济、运输量大的优势,使得管线铺设得越来越广。近几年随着城乡建设的发展,管道第三方破坏事故屡屡发生,不仅造成了重大的经济财产损失,而且危害了人身和公共环境安全。因此,管网公司经常派遣巡检员,但很多高后果区管线地处偏远,人工巡检困难,工作量大。同样在第三方施工现场,通常采用传统视频监控,无法检测识别可能对管道造成破坏的大型
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截止到2018年底,油气使用量占全球能源市场的57.48%,而管道运输因安全、经济、运输量大的优势,使得管线铺设得越来越广。近几年随着城乡建设的发展,管道第三方破坏事故屡屡发生,不仅造成了重大的经济财产损失,而且危害了人身和公共环境安全。因此,管网公司经常派遣巡检员,但很多高后果区管线地处偏远,人工巡检困难,工作量大。同样在第三方施工现场,通常采用传统视频监控,无法检测识别可能对管道造成破坏的大型施工机械,只能通过人来观看,容易漏看、误看、效率不高。基于此,开展了油气管道风险区域施工机械入侵预警系统的研究。本文的主要工作包括如下三个方面:1.针对管道周边第三方施工和高后果区等风险区域,设计和开发了基于边缘计算的油气管道风险区域施工机械入侵预警系统。系统分为边缘监控设备和管网调度中心两部分。边缘监控设备放置于第三方施工现场和高后果区,在边缘端利用图像处理技术完成大型施工机械的检测识别来获取二维坐标,之后判断其二维坐标与风险区域是否发生碰撞,一旦发生碰撞,即判定为机械入侵,将报警信息推送给调度中心;调度中心则接收、查看来自边缘监控设备的报警信息,同时支持配置边缘监控设备。2.分析并对比了多种目标检测算法在嵌入式运算平台Jetson Nano上的性能表现,最终选择Mobile Net V1-SSD作为本系统的目标检测算法。同时,对该模型从数据增强、增加SE模块和Anchor优化三方面来提升算法的准确率,相较于基模型,m AP@0.5提升了16.3%。3.为解决基于静态图像目标检测算法的不稳定性,分析并对比了TLD、BOOSTING、KCF三种目标跟踪算法在实际应用场景中的跟踪效果,最终选择KCF作为本系统的目标跟踪算法,并提出了重检测跟踪算法缓解跟踪算法的漂移问题。现场测试表明,系统能够实时准确地识别大型施工机械,识别精确率为92%,处理速度稳定在25fps,符合合作企业要求,具有一定的工程实用价值。
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