申请/专利权人：国家海洋局北海信息中心(国家海洋局北海档案馆)

申请日：2024-05-10

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118135390B

主分类号：G06V20/05

分类号：G06V20/05;G06V10/10;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于gis的海底路由管道智慧管理识别系统，包括以下模块：海底路由管道图像采集模块、海底路由管道图像预处理模块、海底路由管道图像分割模块、海底路由管道图像特征提取模块、海底路由管道缺陷识别模块、智慧管理模块，从特征提取后的海底路由管道图像中识别缺陷类型，识别的缺陷类型包括：海底路由管道泄露缺陷、海底路由管道堵塞缺陷、海底路由管道破损缺陷、海底路由管道腐蚀缺陷；混合模型包括RNN模型架构、CNN模型架构、双源特征融合层、识别层；充分利用了两种模型架构各自的优势，提取出缺陷特征，能够更准确地在识别层识别不同类型的缺陷，提高缺陷类型识别的精度。

主权项：1.基于gis的海底路由管道智慧管理识别系统，其特征在于，包括以下模块：海底路由管道图像采集模块：用于海底路由管道图像的采集；海底路由管道图像预处理模块：与所述海底路由管道图像采集模块连接，用于对海底路由管道图像进行预处理；海底路由管道图像分割模块：与所述海底路由管道图像预处理模块连接，用于对预处理后的海底路由管道图像进行分割；海底路由管道图像特征提取模块：与所述海底路由管道图像分割模块连接，用于对分割后的海底路由管道图像进行特征提取；海底路由管道缺陷识别模块：与所述海底路由管道图像特征提取模块连接，用于从特征提取后的海底路由管道图像识别缺陷；从特征提取后的海底路由管道图像中识别缺陷类型，识别的缺陷类型包括：海底路由管道泄露缺陷、海底路由管道堵塞缺陷、海底路由管道破损缺陷、海底路由管道腐蚀缺陷；构建混合模型，用于海底路由管道缺陷类型的识别；所述混合模型包括RNN模型架构、CNN模型架构、双源特征融合层、识别层；所述混合模型中的RNN模型架构通过第一训练集实现训练获得训练好的RNN模型架构，所述混合模型中CNN模型架构通过第二训练集实现训练获得训练好的CNN模型架构；所述第一训练集包括：传感器数据、声学数据、水质数据、维护记录；所述第二训练集包括：人工标定泄露堵塞缺陷的图像数据、经人工标定破损腐蚀缺陷的图像数据、经人工标定破损腐蚀缺陷的图像数据中获取的腐蚀特征参数、环境因素参数、保护层参数、缺陷位置；根据缺陷类型发生时所述传感器数据的变化差异性对所述第一训练集中的特征进行特征融合，并将所述第一训练集划分为泄露数据集、堵塞数据集；根据海底路由管道的完整性将所述第二训练集划分为破损数据集、腐蚀数据集；将待识别缺陷类型的海底路由管路的实时数据输入至所述混合模型中，训练好的所述RNN模型架构用于提取时间序列特征，训练好的所述CNN模型架构用于提取图像特征；所述RNN模型架构提取的时间序列特征与所述CNN模型架构提取的图像特征进行特征融合并存储在双源特征融合层，从双源特征融合层提取特征融合数据输入至识别层，用于缺陷类型识别；智慧管理模块：与海底路由管道缺陷识别模块连接，用于对识别的缺陷进行智慧管理；所述智慧管理模块嵌入了地理信息单元，用于定位海底路由管道以及海底路由管道缺陷位置；制定缺陷修复策略，所述缺陷修复策略包括泄露缺陷修复策略、堵塞缺陷修复策略、破损缺陷修复策略和腐蚀缺陷修复策略；所述缺陷修复策略包括待修复缺陷的类型、待修复缺陷的修复路径、待修复缺陷的修复工具；识别出的缺陷类型根据地理信息单元定位缺陷位置并选择对应缺陷修复策略以实现智慧管理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国家海洋局北海信息中心(国家海洋局北海档案馆) 基于gis的海底路由管道智慧管理识别系统

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