一种井口阀门检测方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本发明属于智能识别、目标检测，具体涉及一种井口阀门检测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、随着国内石油开采领域的快速发展，高效生产和安全生产成为石油开采生产中的重点工作。在安全生产方面，井口阀门是地下和地上设备之间的安全接口，其可靠性对于防止井喷事故和保护人身和设备安全起着关键作用，因此对井口阀门定期巡检尤为重要。目前，对井口阀门的巡检方式包括人工巡检和智能监控检测两种，其中，人工巡检是指人员定期到现场对阀门的状态和周围环境进行观察和记录，但这种方式容易受到人为因素的影响，导致误判或漏检，而且效率低下，耗费人力资源；智能监控检测是指使用高清摄像头拍摄阀门的图像，并通过图像分析算法识别阀门的状态和异常情况，这种方式相比人工巡检具有更高的准确性和实时性，但也存在一些局限性，例如对图像质量要求较高且无法移动，如果存在图像模糊、光线不足或有遮挡物等情况，会导致检测结果不准确甚至失效。

技术实现思路

1、针对现有技术中的不足，本发明的目的在于提供一种井口阀门检测方法，本方法通过构建井口阀门检测模型，能够在井口阀门输入图像中快速、准确地定位和识别井口阀门开关、编号以及方井周围的积水、杂草等异物。

2、为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

3、一种井口阀门检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

4、s100：获取井口阀门及周边环境输入图像；

5、s200：对输入图像预处理，以获得预处理后的输入图像；

6、s300：构建井口阀门检测模型并进行训练；

7、其中，所述井口阀门检测模型包括主干网络，主干网络包括多个p-cbs层、elan层和mp层，且p-cbs层中通过引入pconv算子以降低模型的计算量和内存访问量；所述井口阀门检测模型还包括特征融合网络，所述特征融合网络额外引入了a-cbs层以增强特征图中重要神经元的响应和抑制无关神经元的干扰，从而提取有用的特征信息；

8、s400：将预处理后的输入图像输入训练好的井口阀门检测模型中，以实现对输入图像中的井口阀门进行识别以及对阀门周边环境进行检测。

9、优选的，步骤s200中，所述对图像预处理包括以下步骤：

10、s201：对输入图像进行尺寸调整；

11、s202：对尺寸调整后的输入图像进行归一化处理；

12、s203：对归一化处理后的输入图像进行数据增强，以获得数据增强后的输入图像。

13、优选的，步骤s300中，所述井口阀门检测模型通过以下步骤进行训练：

14、s301：构建包含井口阀门及其周边环境的图像数据集，对数据集预处理后对图像中的阀门、阀门编号以及阀门周边环境进行标注，将标注后的数据集划分为训练集和测试集；

15、s302：设置训练参数，利用训练集对模型进行训练，当达到训练轮次的总次数后，模型训练完毕；

16、s303：利用测试集对模型进行测试，在测试过程中，若模型的输出结果的置信度高于或等于0.90，模型测试通过；否则需要对训练参数进行调整以重新对模型进行训练。

17、本发明还提供一种井口阀门检测装置，所述装置包括：

18、获取模块，用于获取井口阀门及其周边环境输入图像；

19、预处理模块，用于对输入图像预处理，以获得预处理后的输入图像；

20、模型构建及训练模块，用于构建井口阀门检测模型并进行训练；其中，所述井口阀门检测模型包括主干网络，主干网络包括多个p-cbs层、elan层和mp层，且p-cbs层中通过引入pconv算子以降低模型的计算量和内存访问量；所述井口阀门检测模型还包括特征融合网络，所述特征融合网络额外引入了a-cbs层以增强特征图中重要神经元的响应和抑制无关神经元的干扰，从而提取有用的特征信息；

21、检测模块，用于将预处理后的输入图像输入训练好的井口阀门检测模型中，以实现对输入图像中的井口阀门进行识别以及对阀门周边环境进行检测。

22、本发明还提供一种电子设备，包括：

23、存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，

24、所述处理器执行所述程序时实现如前任一所述的方法。

25、本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如前任一所述的方法。

26、与现有技术相比，本发明带来的有益效果为：

27、1、本发明能够在不同的环境条件下自动化、智能化地对井口阀门及其周围环境进行检测和分析，提高了阀门的安全性和可靠性，减少了人工巡检的成本和风险；

28、2、本发明构建了井口阀门检测模型，该模型为基于深度学习的目标检测模型，能够在图像中快速、准确地定位和识别井口阀门开关、编号以及方井周围的积水、杂草等异物，具有较高的检测性能和检测效率。

技术特征：

1.一种井口阀门检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s200中，所述对图像预处理包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s300中，所述井口阀门检测模型通过以下步骤进行训练：

4.一种井口阀门检测装置，其特征在于，所述装置包括：

5.一种电子设备，其特征在于，包括：

6.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1至3任一所述的方法。

技术总结
本发明揭示了一种井口阀门检测方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：S100：获取井口阀门及周边环境输入图像；S200：对输入图像预处理，以获得预处理后的输入图像；S300：构建井口阀门检测模型并进行训练；S400：将预处理后的输入图像输入训练好的井口阀门检测模型中，以实现对输入图像中的井口阀门进行识别以及对阀门周边环境进行检测。本发明通过构建井口阀门检测模型，能够在井口阀门输入图像中快速、准确地定位和识别井口阀门开关、编号以及方井周围的积水、杂草等异物，具有较高的检测性能和检测效率。

技术研发人员：贺亮,刘云川,李劲涛,龙艺文,易军
受保护的技术使用者：四川泓宝润业工程技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15