[发明专利]一种全天候自主油田巡检系统

权利要求书

1.一种全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述全天候自主油田巡检系统包括无人机载体，所述无人机载体上分别设置有探测模块、识别和判决模块和安全模块；

其中，所述探测模块用于采集油田的目标图像；所述识别和判决模块用于识别和处理通过所述探测模块采集的目前图像；所述安全模块用于监测无人机载体的飞行状态。

2.根据权利要求1所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述探测模块采用红外探测、可见光探测、激光探测、气体探测和声音探测中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述无人机载体上还设置有光电传感设备，用于对无人机载体巡航路线上的油田设备进行拍摄。

4.根据权利要求3所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述全天候自主油田巡检系统还包括安装在地面上的传感设备，所述传感设备能够对油田设备进行数据采集，并将采集的数据无线传输至无人机载体上的光电传感设备。

5.根据权利要求1所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述无人机载体上还设置有语音设备，用于对油田附近的非法活动进行语音驱离。

6.根据权利要求1所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述识别和判决模块具备杂物识别功能、设备完整性识别功能、泄露识别功能和夜间安全识别功能。

7.根据权利要求6所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述识别和判决模块采用模块匹配和小波分解技术，以完成杂物归类识别。

8.根据权利要求6所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述识别和判决模块采用统计模式识别技术，以完成油田设备的完整性检测和定位，方便后期维护人员的跟进排故。

9.根据权利要求6所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述识别和判决模块采用深度学习技术，建立油污泄露的样本库，通过在线学习和自动分类来实时判断油污泄露的精确地点和污染范围。

10.根据权利要求6所述的全天候自主油田巡检系统，其特征在于，所述识别和判决模块采用互信息配准技术和前向运动历史图对夜间进行帧间配准和运动目标检测，以便在红外图像完成车辆的定位和检测。