[发明专利]一种复合翼无人机油气管线巡检方法

摘要

本发明公开了一种复合翼无人机油气管线巡检方法，属于油气管线巡检技术领域。首先地面站设置初始参数和规划航线，在复合翼无人机平台上同时挂载高光谱相机，可见光相机和机载图像处理器，对油气管线进行全程自主巡检；然后复合翼无人机沿飞行航线飞行，高光谱相机和可见光相机同时对油气管线上方及周围环境进行图像信息采集，并通过机载图像处理器进行实时处理。无人机将高光谱相机和可见光相机采集的图像通过数据链实时传输到地面站，同时将机载图像处理器检测到的异常情况信息传送到地面站；地面站发现异常情况立即向地面人员报警，提醒地面人员注意，及时采取对应措施。本发明提高了整个巡检过程的效率、精准度和实时性。

主权项

1.一种复合翼无人机油气管线巡检方法，其特征在于，具体步骤如下：/n步骤一、地面站设置初始参数和规划航线；/n步骤二、在复合翼无人机平台上同时挂载高光谱相机，可见光相机和机载图像处理器，对油气管线进行全程自主巡检；/n步骤三、复合翼无人机沿飞行航线飞行，高光谱相机和可见光相机同时对油气管线上方及周围环境进行图像信息采集，通过机载图像处理器分别对高光谱相机图像和可见光相机图像进行实时处理；/n通过对高光谱相机的图像处理来检查油气管线是否有泄漏情况；/n具体检测过程为：/n首先，对采集的原始高光谱图像数据进行预处理，辐射校正和数据归一化处理等，然后，根据油气泄露烃类物质所导致周围环境的变化，提取相应的波段来突出这种变化的特征，在处理后的高光谱图像中检测这种变化特征，进而判断是否有烃类物质渗漏；/n通过对可见光相机的图像处理来检查油气管线的周围环境是否异常；/n具体检测过程包括对图像变化的检测以及识别异常目标；/n图像变化检测通过当前采集的图像与之前实采的图像进行比较，判断管线周围环境是否有变化；/n识别异常目标主要识别可疑的人、车辆或机械设备；考虑到无人机机载计算和存储资源有限，采用轻量化的深度学习算法MobileNetV1-SSD对人、车辆或机械设备等可疑目标进行自动检测，并在MobileNetV1-SSD的基础上添加了FCN语义分割分支，提取原图油气管道的图像像素，可进行精细的管道损伤分析；/n步骤四、无人机将高光谱相机和可见光相机采集的图像通过数据链实时传输到地面站，同时将机载图像处理器检测到的异常情况信息传送到地面站；/n数据链包括机载端和地面端：机载端挂载在复合翼无人机上；地面端与地面站连接，实现空中和地面之间的通信；/n步骤五、地面站发现上述异常情况立即向地面人员报警，提醒地面人员注意，以便及时采取对应措施。/n