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申请/专利权人：国能北电胜利能源有限公司

摘要：本发明公开了一种红外视觉辅助管线外壁裂纹识别预警方法及系统，利用红外监控设备搭建管线裂纹红外监控系统，对样本管线外壁进行监控得到红外图像样本数据，利用特征融合金字塔网络进行深入的特征提取，利用多层级特征优化网络通过底部向上和顶部向下的信息传递路径进一步优化和融合特征，底部向上的路径增强了对局部细节的捕捉，而顶部向下的路径则传递更高层次的语义信息；通过共享双重标签检测头得到管线裂纹识别数据，实现对管线裂纹进行快速、准确识别。本发明实现对管线裂纹的高效、准确识别与及时预警，不仅能够提高裂纹检测的准确率，还能大幅提升检测的效率，降低检测成本，显著提升了管线安全检测的技术水平。

主权项：1.一种红外视觉辅助管线外壁裂纹识别预警方法，其特征在于：其方法包括：S1、利用红外监控设备搭建管线裂纹红外监控系统，对样本管线外壁进行监控得到红外图像样本数据，对红外图像样本数据进行初步处理，利用图像标注工具标注对红外图像样本数据中红外图像进行裂纹标注；S2、构建包括PCV层、四层卷积特征提取模块和快速空间金字塔池化模块的特征融合金字塔网络，将红外图像样本数据输入特征融合金字塔网络，PCV层识别出未被遮挡的有效红外图像数据；接着四层卷积特征提取模块第一部分依次进行特征提取并将特征图A输入快速空间金字塔池化模块，快速空间金字塔池化模块包括特征分析模块PCBS和三个MaxPool2d池化层，特征分析模块PCBS提取特征输入三个MaxPool2d池化层依次处理并与特征分析模块PCBS提取的特征融合后输出特征图B；接着将特征图B与四层卷积特征提取模块第二部分依次进行下采样、数据融合得到特征图C，卷积特征提取模块第二部分内通过三个瓶颈残差模块Bottleneck进行特征提取和通道拼接融合；S3、构建包括卷积特征提取模块、四层PCV层的多层级特征优化网络，将特征图C输入多层级特征优化网络，卷积特征提取模块优化裂纹特征，接着依次进行下采样、数据融合得到四层尺度的特征图；S4、构建包括一对多分配模块或和一对一分配模块的共享双重标签检测头，共享双重标签检测头的一对多分配模块、一对一分配模块分别处理得到对应的裂纹数据，裂纹数据包括位置框和掩膜图像；S5、将步骤S1的红外图像样本数据按照步骤S2～S4进行模型迭代训练；利用管线裂纹红外监控系统对管线外壁进行监控得到红外监控视频帧数据，对红外监控视频帧数据进行初步处理，然后通过训练后的特征融合金字塔网络、多层级特征优化网络、共享双重标签检测头依次处理得到管线裂纹识别数据，管线裂纹识别数据包括预测管线裂纹的位置框与掩膜图像。

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