【摘 要】
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热力管网是城市供暖系统的命脉,热力管网系统的正常运转保证了城市供暖质量。当前热网如有故障发生,往往是工人携带听漏设备沿热力管线排查,才能确定泄漏故障位置。传统巡检方式费时费力,还会增加断热时长。无人机加红外热像仪的自动巡检相比人工巡检不仅可以节约人力资源、降低运维成本,还能大幅提高泄漏故障的识别精度。本文针对热力管网泄漏问题展开研究,首先采集并制作红外热源图像数据集,并采用改进的Unet语义分割算
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热力管网是城市供暖系统的命脉,热力管网系统的正常运转保证了城市供暖质量。当前热网如有故障发生,往往是工人携带听漏设备沿热力管线排查,才能确定泄漏故障位置。传统巡检方式费时费力,还会增加断热时长。无人机加红外热像仪的自动巡检相比人工巡检不仅可以节约人力资源、降低运维成本,还能大幅提高泄漏故障的识别精度。本文针对热力管网泄漏问题展开研究,首先采集并制作红外热源图像数据集,并采用改进的Unet语义分割算法完成对红外图像中相关热源的类别、位置以及轮廓的识别;其次对分类后的热井像素点进行聚类处理得到每个热井实例;再次利用本文设计的灰度阈值自适应分水岭算法获取高温区域面积;最后经面积对比判断当前巡检线路是否存在泄漏故障。首先,采集语义分割网络训练所需的红外图像数据集,并进行标注。无人机沿设定路线飞行,以拍照和录像的形式获取热力管网红外图像数据。巡检范围涉及长热集团供热管辖范围内的街道、小区以及铺设在长青公路的热力管线。对预处理后的数据进行标注,将图中主要热源划分为热井、路灯、行人、车辆四类标签。其次,选取三种主流语义分割网络Unet、PSPnet和Deeplabv3+分别阐明其结构与特点,并进行对比实验。综合考虑训练后的总损失、m Io U（mean intersection over union）、m PA（mean pixel accuracy）等指标,得出最适合本课题的语义分割网络模型为Unet。再次,以Unet网络模型为基础进行改进,具体步骤包括:采用迁移学习方式训练网络;调整网络结构,改用VGG16为主干特征提取网络;设计了新的学习率调整策略为Adam优化器加余弦拟退火算法;调整输入图片尺寸并在Unet原损失函数基础上添加Dice损失项和Focal Loss损失项;引入注意力机制模块CBAM（Convolutional Block Attention Module）。最终使用改进模型CVGG-Unet进行实验,结果表明,改进模型的平均交并比和平均像素精度均有明显提升,图像分割性能进一步增强。最后,针对热力管网中的管线和井室设计不同的故障检测方法。对于热井室泄漏故障,首先通过聚类算法分割出单个热井目标,便于逐个排查故障。其次设计阈值自适应分水岭算法提取高温区域面积。最后进行面积对比,根据比值判断是否存在热泄漏故障。对于热力管线泄漏,根据无人机飞行高度设置自适应的高温面积报警阈值,然后应用阈值自适应分水岭算法分割热扩散区域面积,若热扩散区域面积大于等于报警阈值,则判断该巡检场景存在泄漏故障。
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