算法介绍

极视科技管道内异物识别算法基于深度学习与计算机视觉技术，针对工业管道、市政管网、油气管道等场景中异物入侵、沉积物堆积、设备故障等隐患，提供从图像采集、智能分析到风险预警的全流程解决方案。算法可精准识别管道内异物类型、位置、尺寸及动态变化，辅助能源、水务、化工等行业实现管道安全智能化管理，降低运维成本与事故风险。

核心技术亮点

1. 高精度异物识别与分类

• 深度学习模型：采用改进的YOLOv7与Transformer结合的混合架构，针对管道内复杂环境（如低光照、高反光、异物形态多样）优化特征提取能力，支持金属异物（螺栓、焊渣）、非金属异物（塑料袋、树枝）、沉积物（油垢、锈渣）等细分识别，准确率达96%以上。

• 小目标与遮挡检测：通过多尺度特征融合与注意力机制（如Swin Transformer），提升微小异物（如直径<5mm的颗粒）与遮挡目标的检测能力，降低漏检率。

2. 三维定位与尺寸测量

• 双目视觉与结构光融合：结合双目摄像头或激光结构光传感器，实现异物在管道内的三维空间定位，精度误差<2mm。

• 体积估算模型：基于点云重建与体积计算算法，自动估算异物尺寸（长度、宽度、高度）与体积，辅助评估清理优先级。

3. 动态风险评估与预警

• 运动轨迹分析：通过光流法与卡尔曼滤波，追踪异物运动轨迹，预测其可能堵塞位置或对管道的磨损风险。

• 风险等级划分：结合异物类型、尺寸、位置及管道材质，自动生成风险等级（低/中/高），并推送预警信息（如APP推送、邮件通知）。

4. 环境自适应与抗干扰优化

• 低光照增强：采用多帧降噪与Retinex算法，提升管道内弱光环境下的图像清晰度，确保检测稳定性。

• 流体干扰抑制：通过背景建模与动态阈值分割，消除水流、气泡等流体干扰，避免误报。

算法功能模块

1. 实时图像采集与处理

• 支持管道机器人、内窥镜、无人机等多源设备接入，单帧图像处理时间<150ms，满足在线检测需求。

2. 可视化分析平台

• 提供管道三维建模、异物分布热力图、风险等级可视化等工具，支持历史数据对比与趋势分析。

3. 智能报告生成

• 自动生成检测报告，包含异物位置、类型、风险等级及清理建议，支持导出PDF/Excel格式。

4. 数据管理与共享

• 构建管道异物数据库，支持多项目数据存储、查询与跨部门共享，助力运维决策优化。

应用场景与价值

• 工业管道检测：识别化工管道内的焊渣、腐蚀产物，预防管道堵塞与泄漏事故。

• 市政管网运维：监测排水管道中的塑料袋、树枝等异物，优化清淤计划，减少城市内涝风险。

• 油气管道安全：检测管道内沉积物、金属异物，评估管道腐蚀与穿孔风险，保障能源输送安全。

• 核电/火电管道：识别管道内脱落的保温材料、焊缝缺陷，满足高安全标准要求。

技术优势

• 轻量化部署：算法模型经过量化压缩，可在嵌入式设备（如NVIDIA Jetson Orin、RK3588）上运行，适配管道检测机器人与便携式终端。

• 低硬件成本：支持普通工业摄像头与低功耗传感器，降低设备采购与维护成本。

• 快速适配与扩展：提供可视化标注工具与模型训练平台，支持客户自定义异物类型与检测规则，5天内完成新场景模型训练。