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Pipeline Technology Journal - Chinese Edition 1/2016

Latest News, Reports and Technical Articles about Research and Development in the Global Pipeline Industry.

研究/发展/技术 必须强调的是,摄像机本身并非该技术的关键因素;事实上,对于 一个可部署的光学解决方案,因为需要不同的分辨率,摄像机也需要 不同。该技术的关键部分是,能够根据传感器输入数据和分类参数自 主实时预测检测到的输入是什么. 我们构思了一个方案,将流体和可见表面的各种组合置于低矮的容 器中 ( 如图 3 所示 )。这一受控方案被用于使用不同的摄像机捕获不 同液体的频谱响应,以备进行离线评估。为了模拟常见于管道附近的 预期地面表面,数据收集包括将混凝土、草地、灰土地或砾石添加到 每种受测液体,以捕获其频谱响应的任何变化。某些情况下,危险液 体会留在表面上;其他情况下,危险液体则会被固体化合物吸收 频谱响应的变化基于液体的温度、液体在表面停留的持续时间以及 泄漏过程中的环境条件。在数据收集的过程中,除当时所处的环境以 外,液体不会被任何外部源加热或冷却。每次测试的数据收集方式均可 确保捕获由环境和下垫面条件导致的温度变化、吸收和蒸发情况。此 外,数据收集在多个不同的时间执行(包括黄昏、正午、晚间、阳光直 射下和阴凉处),以捕获各种照明条件和环境温度。如图2所示,我们 对气态物质也进行了类似的测试,即在测试中模拟受控的气体泄漏。 分析收集的数据,以确定可被定义为能够区分危险液体是否存在的 唯一特征和可辨明特性。该分析应用了利用以下信息的特征提取和分 类方法: • 频谱信息:频谱信息包含电磁波谱特定范围内大量离散频谱带的 反射率数据。 • 空间信息:空间信息描述液体的现实世界表现,比如规模和纹 理。 根据摄像机捕获的相对电磁响应,每种液体均呈现出不同的亮度和 纹理特性。这些特性均在各台摄像机中手动选出,旨在确定地面实况 标签以训练分类系统。一组特征提取方法被开发并用于识别图像中的 相关几何结构( 例如区域、边界 )、纹理和上下文信息。这些特征被 集体和分别应用于频谱和空间信息,旨在将地面实况标签转换成判别 组件,用作培训分类系统的输入信息。能够最好地将危险液体与非危 险物质区分开的特征组合对于分类器和此方法的鲁棒性非常重要,因 为它不仅直接影响到泄漏检测率,还能影响误报率。 图2: 危险液体在灰土地上的泄漏测试( 小图 )以及气体( 液氮 ) 泄漏测试( 大图 ) 32 管道技术期刊

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