[发明专利]一种管道缺陷自动标注的方法

权利要求书

1.一种管道缺陷自动标注的方法，通过检测管道缺陷的装置，所述装置包括获取单元，被配置成获取至少一个目标传感器采集到的、针对目标管道的电信号数据；执行单元，被配置成对所述电信号数据执行预设操作，其中，所述预设操作包括滤波；生成单元，被配置成基于执行预设操作后的电信号数据，生成对应的内部结构图；确定单元，被配置成响应于确定所述内部结构图包括表征所述目标管道存在缺陷的区域，确定所述缺陷的类别和所述区域在所述内部结构图中的位置，包括以下步骤：获取至少一个目标传感器采集到的、针对目标管道的电信号数据；对所述电信号数据执行预设操作，基于执行预设操作后的电信号数据，生成对应的内部结构图，并将获取的内部结构图发送到服务器，通过第三方设备从服务器中获取内部结构图和管道的设计图进行对比，将和设计图不同的地方并在设计图中进行标注，得到所述内部结构图包括表征所述目标管道存在缺陷的区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于执行预设操作后的电信号数据，生成对应的内部结构图，包括：基于执行预设操作后的电信号数据，执行图像插值，生成对应的内部结构图。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述响应于确定所述内部结构图包括表征所述目标管道存在缺陷的区域，确定所述缺陷的类别和所述区域在所述内部结构图中的位置，包括：将所述内部结构图输入至预先训练的缺陷检测模型，得到表征所述目标管道存在缺陷的区域所指示的缺陷的类别和表征所述目标管道存在缺陷的区域在所述内部结构图中的位置的位置信息，其中，所述缺陷检测模型用于指示内部结构图和表征目标管道存在缺陷的区域所指示的缺陷的类别、表征目标管道存在缺陷的区域在内部结构图中的位置之间的对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述缺陷检测模型通过如下步骤训练得到：获取样本集，样本包括样本内部结构图和样本标注信息，样本内部结构图包括至少一个表征目标管道存在缺陷的区域，样本标注信息用于指示表征目标管道存在缺陷的区域所指示的缺陷的类别和指示目标管道存在缺陷的区域在样本内部结构图中的位置；从所述样本集中选取样本，将选取的样本的样本内部结构图和样本标注信息分别作为初始模型的输入和期望输出，训练得到缺陷检测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述初始模型包括深度卷积神经网络和分类器，所述深度卷积神经网络用于提取内部结构图的特征。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述生成单元，进一步被配置成：基于执行预设操作后的电信号数据，执行图像插值，生成对应的内部结构图。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述确定单元，进一步被配置成：将所述内部结构图输入至预先训练的缺陷检测模型，得到表征所述目标管道存在缺陷的区域所指示的缺陷的类别和表征所述目标管道存在缺陷的区域在所述内部结构图中的位置的位置信息，其中，所述缺陷检测模型用于指示内部结构图和表征目标管道存在缺陷的区域所指示的缺陷的类别、表征目标管道存在缺陷的区域在内部结构图中的位置之间的对应关系。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述确定单元，包括：获取单元，被配置成获取样本集，样本包括样本内部结构图和样本标注信息，样本内部结构图包括至少一个表征目标管道存在缺陷的区域，样本标注信息用于指示表征目标管道存在缺陷的区域所指示的缺陷的类别和指示目标管道存在缺陷的区域在样本内部结构图中的位置；训练单元，被配置成从所述样本集中选取样本，将选取的样本的样本内部结构图和样本标注信息分别作为初始模型的输入和期望输出，训练得到缺陷检测模型。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述初始模型包括深度卷积神经网络和分类器，所述深度卷积神经网络用于提取内部结构图的特征。