本发明涉及管道测量与检测技术领域，具体涉及一种管道智能检测方法及检测系统。
背景技术：
液体传输管道（如给水管、排水管、输油管等）是现代生活和生产活动中频繁使用的用于物质运输、排放的循环通道。管道的安全运营事关民生和经济生产。随着使用年限的增加，在工作环境和输送液体的长期作用下，管道不可避免地会出现老化、破损、腐蚀等病害，从而引起液体渗漏、管道爆裂等潜在事故，进一步引起路面破裂、塌陷等灾害。因此需要定期对管道进行检查和维护，掌握其运行状态，对潜在风险进行排查和消除。
目前，常用的管道检测方法主要有四种，分别为管道潜望镜，管道闭路电视监测、管道声呐检测和人员进入检测。这些现有的管道检测方式还存在一些不足。例如，管道潜望镜只能用于单点检测，不能获取管道全线的结果；管道闭路电视监测为有线控制，作业距离有限，效率地下，无法实现快速大范围管线检查，同时获取的视频数据缺乏精确位置信息，且作业时必须保证管道处于枯水状态；管道声呐设备成本高，操作较为复杂，只能用于液体覆盖的管壁检测；人员进入检测方式需要很多人员参与，劳动强度大，效率低下，同时施工人员存在一定的安全风险。由此看来，现有技术手段存在作业效率低下、劳动强度大、经济成本高等缺陷。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种管道智能检测方法及检测系统，旨在解决现有技术中的管道检测方法作业效率低下、劳动强度大、经济成本高等问题。
本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
一种管道智能检测方法，其中，所述方法包括：
步骤A、在待检测管道的起点检查井投放预先与移动终端连接的多个检测装置；
步骤B、所述检测装置随管道中的水流运动，并在运动的过程中采集管道内的图像数据；
步骤C、当所述检测装置运动到待检测管道的终点检查井时进行检测装置的回收，移动终端获取所述检测装置的位置信息；
步骤D、移动终端从所述检测装置中下载采集到的图像数据，并传输至用于对图像数据进行处理与分析的智能终端中；
步骤E、所述智能终端对所述图像数据进行稳像处理，生成虚拟稳定视场的管道检测视频，并从生成的管道检测视频中自动识别出管道的病害。
所述的管道智能检测方法，其中，所述步骤A之前包括：
步骤S、预先将用来采集不同检测段图像数据的多个检测装置用不同的颜色区分，且每个数据采集模块配置有唯一识别码；并将移动终端通过APP与多个检测装置的WIFI通信单元连接。
所述的管道智能检测方法，其中，所述步骤A之前还包括：
步骤M、对所述待检测管道进行淤泥清理，并投放测试装置用来对所述待检测管道的通过性进行测试。
所述的管道智能检测方法，其中，所述步骤C中的移动终端获取所述检测装置的位置信息具体包括：
步骤C1、所述移动终端通过GNSS定位系统确定检测装置的起点和终点位置；
步骤C2、通过所述检测装置中的9轴MEMS运动传感器对运动数据进行分段处理，通过运动特征分析出管道中的关键拓扑位置，获得所述检测装置通过所述关键拓扑位置的时刻，得到时间拓扑序列轨迹；
步骤C3、结合起点位置，将获得的时间拓扑序列轨迹与所述管道的布设图纸匹配，得到每个关键拓扑位置对应的具体地理位置，并得到检测装置运动的稀疏空间轨迹序列；
步骤C4、利用9轴MEMS运动数据和稀疏空间轨迹的位置点进行卡尔曼滤波轨迹组合，结合检测装置在直线管道运动时匀速运动的特征约束，得到所述检测装置运动的精细空间轨迹。
所述的管道智能检测方法，其中，所述步骤D还包括：
步骤D1、当所述移动终端完成图像数据下载之后，对所述检测装置进行初始化。
所述的管道智能检测方法，其中，所述步骤E中的智能终端对所述图像数据进行稳像处理，生成虚拟稳定视场的管道检测视频具体包括：
步骤E1、智能终端根据图像数据中相邻两帧之间的陀螺角速度积分，得到相邻两帧时刻之间检测装置的相对旋转量；
步骤E2、将当前帧进行旋转，得到相对于前一帧去旋转的球面成像视频；
步骤E3、根据所述检测装置运动的精细空间轨迹，得到检测装置在水中漂流的运动方向以及检测装置相对于运动方向的转角；
步骤E4、根据所述转角，从相对于前一帧去旋转的球面成像视频中截取待检测区域的图像，得到虚拟稳定视场的管道检测视频。
所述的管道智能检测方法，其中，所述步骤E中的从生成的管道检测视频中自动识别出管道的病害缺陷具体包括：
步骤E5、对生成的虚拟稳定视场的管道检测视频进行影像灰度校正；
步骤E6、使用多尺度策略病害检测模型，将影像分成像素级影像、单元级影像和块级影像，并通过两次计算过程对影像进行分割；
步骤E7、通过对所检测出的病害区域进行边缘跟踪，得到病害的边缘矢量，提取病害的几何特征，识别出管道中的病害。
一种基于上述任一项所述的管道智能检测系统，其中，所述系统包括：用于采集管道中图像数据的检测装置、用于与所述检测装置连接，并从所述检测装置中下载图像数据的移动终端，以及用于根据管道检测视频自动识别出管道的病害的智能终端。
所述的管道智能检测系统，其中，所述检测装置包括：外部防水外壳、内部电子模块以及配重块，所述外部防水外壳上喷涂有纳米涂料，用于所述检测装置与淤泥粘连。
所述的管道智能检测系统，其中，所述内部电子模块包括：定位定姿单元、成像拍照单元、集成控制单元以及供电单元；
所述定位定资单元包括MEMS加速度计、陀螺仪、磁力计组成的九轴MEMS运动传感器；
所述成像拍照单元采用水平视场角为360°，垂直是视场角大于180°的超广角鱼眼镜头；
所述集成控制单元包括ARM电路板、存储卡以及WIFI通信单元；
所述供电单元包括锂电池以及电源管理电路。
本发明的有益效果：本发明采用无动力设计的检测装置对管道进行图像数据采集，通过影像和9轴MEMS惯导实现检测装置的位置推算，并利用图像分析技术实现管道病害和病害分析，有效地实现了对管道病害的精确检测和定位，提高作业效率，降低经济成本。
附图说明
图1是本发明的管道智能检测方法的较佳实施例的流程图。
图2是本发明管道智能检测方法的成像拍照单元的成像示意图。
图3是本发明管道智能检测系统的功能原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有的管道检测方法的不足，本发明提供一种管道智能检测方法，如图1所示，图1是本发明的管道智能检测方法的较佳实施例的流程图。所述管道智能检测方法包括以下步骤：
步骤S100、在待检测管道的起点检查井投放预先与移动终端连接的多个检测装置。
具体实施时，在进行检测作业时，为了保证待检测管道的通过性，正式作业前，可选择对管道进行清淤处理，并投放测试装置对所述待检测管道的通过性进行测试。此外，为了避免个别检测装置被管道中的杂物、淤泥搁浅，本发明在待检测管道的上起点检查井投放多个检测检测装置，并将采集不同检测段的图像数据的多个检测装置用不同的颜色区分，且每个数据采集模块配置有唯一识别码，并将移动终端（例如手机）通过APP与多个检测装置的WIFI通信单元连接，以实现更好的对检测装置进行监控，便于移动终端获取检测装置的定位信息。
步骤S200、所述检测装置随管道中的水流运动，并在运动的过程中采集管道内的图像数据。
本发明中的检测装置采用无动力设计，可直接随着管道中的水流运动，为了使检测装置在管道中有充分的时间进行拍照，本发明可将检测装置按照流体力学原理设计，使检测装置可以比水流流的更慢。同时，为了保证检测装置能够稳定采集图像数据，保证成像质量，在所述检测装置下部还可安装稳定模块。
具体地，本发明中的检测装置包括：外部防水外壳、内部电子模块以及配重块，所述外部防水外壳上喷涂有特殊纳米涂料，用于所述检测装置与淤泥粘连。检测装置的整体采用防水设计，保障内部电子模块不受浸水影响。
进一步地，所述检测装置的内部电子模块包括：定位定姿单元、成像拍照单元、集成控制单元以及供电单元。定位定资单元包括MEMS加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器组成的九轴MEMS运动传感器；成像拍照单元包括照明（红外或可见光）以及水平视场角为360°，垂直是视场角大于180°的超广角鱼眼镜头，保证拍照的稳定性。成像拍照单元一方面提供管道内壁视觉状态数据，另一方面可以辅助运动估计，进行检测装置的定位定姿。所述集成控制单元包括ARM电路板、存储卡以及WIFI通信单元；集成控制单元可实现与移动终端（例如手机）连接、数据采集控制、数据下载等功能。所述供电单元包括锂电池以及电源管理电路。
步骤S300、当所述检测装置运动到待检测管道的终点检查井时进行检测装置的回收，移动终端获取所述检测装置的位置信息。
本发明结合已有的管道布设图纸，当检测装置运动到待检测管道的终点检查井时进行检测装置的回收，并获取检测装置的位置信息。由于管道内部是封闭环境，常用的无线定位方法如GNSS（全球卫星定位系统）、手机基站定位，都无法正常定位。本发明提出了一种基于9轴MEMS惯导（三轴陀螺、三轴加速度计、三轴磁力计）、视觉和管道地图数据结合的管道内部定位方法。具体地，移动终端通过APP连接检测装置，并利用GNSS定位系统确定检测装置的起点和终点位置。然后通过所述检测装置中的9轴MEMS运动传感器对运动数据进行分段处理，通过运动特征分析出管道中的关键拓扑位置（如跌水井、拐弯灯），获得所述检测装置通过所述关键拓扑位置的时刻，得到时间拓扑序列轨迹。进一步地，结合起点位置，将获得的时间拓扑序列轨迹与所述管道的布设图纸匹配，得到每个关键拓扑位置对应的具体地理位置，并得到检测装置运动的稀疏空间轨迹序列。最后利用9轴MEMS运动数据和稀疏空间轨迹的位置点进行卡尔曼滤波轨迹组合，结合检测装置在直线管道运动时匀速运动的特征约束，得到所述检测装置运动的精细空间轨迹。通过上述步骤，本发明可以精确的获取到检测装置的位置信息。
步骤S400、移动终端从所述检测装置中下载采集到的图像数据，并传输至用于对图像数据进行处理与分析的智能终端中。
所述移动终端回收到检测装置之后，从所述检测装置中下载图像数据，下载完成后，对检测装置进行初始化，便于下次作业。移动终端将下载的图像数据传输至智能终端（例如电脑），通过所述智能终端对图像数据进行处理与分析。
步骤S500、所述智能终端对所述图像数据进行稳像处理，生成虚拟稳定视场的管道检测视频，并从生成的管道检测视频中自动识别出管道的病害。
由于本发明检测装置在管道中漂流时，会受到不确定的湍流影响，产生绕重力轴向的旋转和水平方向的摇摆等不规则运动。这些不规则运动最终会造成采集到的检测视频视场晃动严重，质量下降。为了消除这些负面影响，本发明提出一种虚拟稳定视场检测视频生成方法。本发明采用的是水平视场角为360°，垂直是视场角大于180°的超广角鱼眼镜头采集视频图像，如图2所示，图2是本发明管道智能检测方法的成像拍照单元的成像示意图，其成像面为一个半球形。由于旋转或者摇摆运动的存在，用户感兴趣的管道壁待检测区域并不是稳定地存在于图像的一个固定区域。为了得到稳定视角的检测视频，本发明中的智能终端根据图像数据中相邻两帧之间的陀螺角速度积分，得到相邻两帧时刻之间检测装置的相对旋转量；然后将当前帧进行旋转，得到相对于前一帧去旋转的球面成像视频。根据所述检测装置运动的精细空间轨迹，得到检测装置在水中漂流的运动方向以及检测装置相对于运动方向的转角；然后再根据所述转角，从相对于前一帧去旋转的球面成像视频中截取待检测区域的图像，得到虚拟稳定视场的管道检测视频。
进一步地，使用多尺度策略病害检测模型，将影像分成像素级影像、单元级影像和块级影像，并通过两次计算过程对影像进行分割，从而检测出裂缝等病害。具体地计算过程为：
a.首先是基于像素级到单元级的影像灰度计算，通过该计算可以消除随机噪声的影响，同时降低时间计算维度。选择4×4像素窗口为一单元，计算单元灰度值：
根据此阈值，将灰度图像转化为二值影像，
m ， n 分别代表块影像横向和纵向的单元数。
更进一步地，通过对所检测出的裂缝区域进行边缘跟踪，得到裂缝的边缘矢量，它是裂缝几何特征提取的基础，几何特征又是裂缝分类的一个重要组成部分。对于一般的封闭的几何图形而言，其几何特征分为三大类即：点状特征、线状特征和面状特征。以上三大类特征都能在不同程度上反映出裂缝的类型，从而为裂缝分类提供比较好的基础数据。提取管道病害的几何特征，从而识别出管道中的病害。
基于上述实施例，本发明提供一种管道智能检测系统，如图3所示，图3是本发明管道智能检测系统的功能原理框图。所述系统包括：用于采集管道中图像数据的检测装置310、用于与所述检测装置310连接，并从所述检测装置310中下载图像数据的移动终端320，以及用于根据管道检测视频自动识别出管道的病害的智能终端330。移动终端320可通过APP与检测装置310中内置的WIFI通信单元连接，移动终端320与智能终端330可通过蓝牙、WIFI等技术进行数据传输。
进一步地，所述检测装置310包括：外部防水外壳、内部电子模块以及配重块，所述外部防水外壳上喷涂有纳米涂料，用于所述检测装置与淤泥粘连。
进一步地，所述内部电子模块包括：定位定姿单元、成像拍照单元、集成控制单元以及供电单元；所述定位定资单元包括MEMS加速度计、陀螺仪、磁力计组成的九轴MEMS运动传感器；所述成像拍照单元采用水平视场角为360°，垂直是视场角大于180°的超广角鱼眼镜头；所述集成控制单元包括ARM电路板、存储卡以及WIFI通信组件；所述供电单元包括锂电池以及电源管理电路。
综上所述，本发明提供的一种管道智能检测方法及检测系统，所述方法包括：在待检测管道的起点检查井投放预先与移动终端连接的多个检测装置；所述检测装置随管道中的水流运动，并在运动的过程中采集管道内的图像数据；当所述检测装置运动到待检测管道的终点检查井时进行检测装置的回收，移动终端获取所述检测装置的位置信息；移动终端从所述检测装置中下载采集到的图像数据，并传输至用于对图像数据进行处理与分析的智能终端中；所述智能终端对所述图像数据进行稳像处理，生成虚拟稳定视场的管道检测视频，并从生成的管道检测视频中自动识别出管道的病害。本发明有效地实现了对管道病害的精确检测和定位，提高作业效率，降低经济成本。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。