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无人机长输管道巡检自动识别报警功能设计分析

2020-05-23 309 上传者：管理员

摘要：本文针对无人机巡检中数量量大、人工检测效率低，安全性差等问题，创造性的提出机载端通过GPU处理器运行深度学习算法，将无人机采集的空基视频图像做实时处理，识别出车辆、施工板房等威胁管线安全的因素，将目标识别过程图像和目标坐标发回地面端，在指控中心进行显示，为指挥层快速应急提供实况信息，使得应急处置方便快捷，进确保长输管道的安全运行。

关键词：
应急处置
报警
无人机
自动识别
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本工作分析了无人机巡检长输管道中优点和缺点，针对缺点开展了基于无人机的自动识别报警功能研究、验证，无人机智能图像实时检测定位系统将自动完成无人机航路规划、自动拍摄、远距离传输、故障点自动识别定位等功能。通过现场试飞验证了技术的可行性。

1、无人机管道巡检自动识别报警功能的重要意义

采随着科技的发展，无人机巡检长输管道技术已经成为国内外石油行业的应用趋势，目前的无人机巡检模式均为“半自动化”巡护方式，该方式存在巡检过程图像需要后期由人工判读，不能及时查看巡检结果和处理问题，实时性差；检测过程完全依赖人员的个人经验、技术水平和责任心，不能形成稳定、统一的规格和标准等缺点；如今面对优化生产运营模式的新形势，常规的巡检方式已经无法满足生产需求，继续开展基于无人机巡检长输管道是的自动识别报警功能，实现无人机自动完成航路规划、自动拍摄、远距离传输、故障点自动识别定位及结构化数据管理功能。在长输管道巡检工作中将发挥巨大的作用和价值。

2、发展现状

相较起步早、发展成熟、体系化、标准化的国外油气管线巡检业务，国内无人机在油气管道巡检领域的应用存在以下问题：(1）尽管国内开展了无人机管道巡检的相关工作，但是前端采集成本居高不下，飞行作业频次较高的情况下，安全故障多；(2）航拍影像数据的处理与判读依然停留在人工时代，实时性较差、效率极低；(3）航拍数据管理未标准化，不具有拼接图信息标注与测量、数据统一分类管理等功能。

3、技术分析

3.1 无人机机载端管道图像实时识别技术研究

利用机载计算机的深度学习车辆识别算法和定位技术。实时视频检测过程中由于地貌复杂多变、目标种繁多，数据样本少数据量大但机载端处理器计算能力有限，因此需要针对上述威胁及影响因素设计深度学习算法，综合运用特征预提取、网络参数修剪、低秩矩阵分解和压缩卷积滤波器等方法，降低系统压力，提高网络运行速度，实现对特定类型目标的高可靠性实时检测。

3.2 长输管道巡检中异常事件实时智能定位技术研究

长输管道巡检图像数据实时定位，需要实时将带POS信息（GPS坐标、相机姿态）的图像数据传输至数据处理端，通过惯性、卫星与视觉信息融合实现对被监测目标的地理注册，其核心是利用视觉三维环境建模技术（SfM）实现故障点的快速定位，并设计基于多源多模态信息融合算法和视觉认知特性提高系统的可靠性和运行速度。

3.3 基于空基图像的异常目标快速拼接技术研究

研究快速高效的图像校正技术，基于多源多模态数据融合的视觉目标定位技术，，实现故障点三维地理坐标精确测量；研究基于地理注册的视觉三维重建与投影技术，实现大场景的全局基准图像，并给出相应的地理坐标。

4、长输管道巡检自动识别报警功能设计

针对现有的无人机控制系统的集成度较低、实时性较弱、性能较弱的不足，以自动化工业多旋翼无人机为平台，提供一种集成度高、实时性强、拥有GPU处理能力的高性能的无人机实时视频检测系统。由工业六旋翼无人机、飞行控制系统、无线高清图像传输模块、视频采集模块等组成。其中，视频采集模块由相机和高清图像采集卡组成，用于获取无人机飞行过程中的油气管线周边影像；实现系统油气管线周边异常目标检测识别功能，飞行控制模块用于实现六旋翼无人机的电机控制和定位飞行；图传模块由图传发射模块和图传接收模块组成，用于将在线检测画面实时传输到地面端显示；六旋翼无人机作为系统的基础架构，用于辅助执行控制命令，实现在线巡检与航线飞行。

5、现场试飞验证

2018年11月20日，验证区域选在东营胜利油田，使用电动六旋翼无人机搭载高清摄像机和视频检测模块分别于9点30分和14点30分进行了2个架次的验证飞行，对孤岛至集贤站输油管道两侧各20m范围内进行异常目标检测报警，地面站规划航线并远程监控。

5.1 飞控平台优选

使用电动六旋翼无人机具备三防功能（防水、防火、防尘）；机臂采用快速拔插结构，组装方便，储存、运输占用空间小；主体结构采用全碳纤维复合材料，各部件之间的连接件采用航空铝材，免工具拆装。机臂上带有航向指示灯及状态指示灯，操控人员可从地面观察无人机飞行状态。无人机应具备自主规划航线、实时导航等功能。

5.2 飞行作业过程

飞行作业航线按照验证要求和当地空域管制要求制定，共验证飞行两架次，实际飞行航线数据如下表。

表1 飞行作业航线数据

图1 飞行作业过程中系统自动识别工程车辆

5.3 飞行作业验证结果

本次验证试验飞行，飞行过程中飞行平台稳定、采集数据质量高、智能识别算法在平台运行稳定，达到了飞行目的，结合测试数据分析结果如下：(1）无人机系统搭载智能识别处理器平台飞行稳定性、作业正常；(2）通过图传电台与4G图传设备相结合的远距离高清图像传输系统功能正常，能够实现无人机→地面站→油田监控指挥中心的高清图像传输任务；(3）在飞行过程中，由无人机给智能识别平台供电，深度学习算法在平台正常运行，工作正常；(4）事后对车辆等目标的识别情况作了统计和分析，结果如下：查准率：约96%，达到预期目的（90%），满足使用要求；查全率：约95%，达到预期目的（90%），满足使用要求；(5）被识别目标定位精度优于20m，达到预期目的，满足使用要求。

6、结语

经过资料收集、技术调研准备、方案设计实施、试验测试和现场作业试飞验证等几个阶段，突破和实现了相关技术，达到了无人机巡检长输管道中自动识别报警的预期目标，相关技术指标符合实际需求，使用后能及时将现场紧急情况上传到应急控制中心，并及时安排就近巡检人员现场处置，为长输管道的安全运行起到重要的作用。

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