[发明专利]一种油气输送管道高后果区识别方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，采集油气输送管道两侧地理图像信息，对采集到的地理图像信息进行识别添加地理属性标签，并对添加地理属性标签的地理图像信息进行特征提取形成样本图像数据集；

S2，构建识别网络模型，使用ResNet神经网络对添加地理属性标签的地理图像信息进行特征提取，利用提取的特征对识别网络模型进行训练得到分类器模型；

S3，利用分类器模型对采集的待分析管道图像信息进行高后果自动识别。

2.根据权利要求1所述的一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，所采集的油气输送管道两侧地理图像信息以待检测油气管道的中心线为对称轴，以设定半径阈值为对称半径的管道区域；设定半径阈值不超过管道潜在影响半径r的2倍，即地理图像信息采集范围R＜2r。

3.根据权利要求1所述的一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，对于输油管道，潜在影响半径为200米；

式中，P,管输压力，d管径；

管道潜在影响半径r大于待检测油气管道的外径。

4.根据权利要求1所述的一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，对采集的油气输送管道两侧地理图像信息中添加的地理属性信息包括建筑物、易燃易爆场所、水源、公路及村庄信息。

5.根据权利要求4所述的一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，通过人工识别油气输送管道两侧地理图像信息，进行地理属性标签的添加。

6.根据权利要求1所述的一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，对油气输送管道所在区域的地理图像信息进行增广，增大数据量。

7.根据权利要求6所述的一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，首先以0.5的概率随机水平翻转所采集的地理图像信息，然后以0.75的概率在-10与10度之间旋转，再以0.75的概率在1与1.05倍之间随机放大形成放大地理图像信息，然后对放大地理图像信息以0.75的概率在1与1.1之间改变亮度后以0.75的概率进行随机对称扭曲，完成添加地理属性标签的地理图像信息的增广。

8.根据权利要求6所述的一种油气输送管道高后果区识别方法，其特征在于，获取待测管道两侧潜在影响范围内的图像数据，采用训练模型进行预测计算，设置预测阈值为0.2。

9.一种油气输送管道高后果区识别系统，其特征在于，包括采集模块、存储计算模块和识别模块；

采集模块用于获取待分析管道图像，待分析管道图像包括以待分析管道的中心线为对称轴、设定半径阈值为对称半径的管道区域，设定半径阈值大于待分析管道的外径；

存储计算模块，用于通过识别网络模型对所述待分析管道图像中的多个属性类别进行识别，以确定所述多个属性类别所在的区域，对添加地理属性标签的地理图像信息进行特征提取，利用提取的特征对识别网络模型进行训练得到分类器模型；

识别模块，用于根据多个属性类别所在的区域的地物属性信息，从多个图像区域内的管道区域中识别所述待分析管道的高后果区。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一所述的方法。