随着世界经济的快速发展,石油和天然气的使用总量持续攀升,合理并且安全的将石油、天然气等能源运输到实际的工业场地尤为重要,而管道运输具有不受气候以及地面等其他因素的影响,可持续工作、运输量巨大的多种优点,使得石油、天然气的管道运输被称为“能源血脉”,在国民经济中起着至关重要的作用。因此保障管道安全运输,实现对管道状态定期检查显得愈发重要,当前国内外公认的管道安全检测的最有效手段是漏磁内检测,与此同时,管道异常信号的分析是管道漏磁检测中尤为重要的一环,所以寻找合理高效的管道漏磁信号异常检测算法显得尤为重要。本文利用管道内检测器采集的实验数据进行分析与研究,主要完成以下几方面的工作:利用深度学习中Faster R-CNN检测算法实现对缺陷以及多组件的初步检测;针对检测小目标精度不足的问题,设计了一种自适应的数据转彩色的方法以及改进的FasterR-CNN算法;针对漏磁数据标注样本不足问题,提出基于无监督训练模型与Faster R-CNN结合的漏磁数据异常信号检测算法。其具体的研究内容如下:第一、利用Faster R-CNN检测算法初步实现对管道异常信号的检测。首先提出基于中值的数据转彩色图方法,然后利用R-CNN算法与Faster R-CNN算法分别对管道异常信号中的缺陷、三通以及支管等组件进行检测,通过R-CNN与Faster R-CNN两者检测在速度、精度等方面的对比,确立Faster R-CNN在漏磁数据异常信号检测中的可行性。第二、基于Faster R-CNN的管道漏磁数据自适应检测算法。针对漏磁数据转彩色图过程中小缺陷因周围信号影响而导致转彩色图后小缺陷信号被淹没,以及小缺陷实际尺寸与特征提取锚窗不匹配而导致的小缺陷漏检的问题,提出基于多分辨率的漏磁数据转彩色方法,并对Faster R-CNN中的特征提取锚窗进行一定的改进。最终通过自适应的数据转彩色的方法以及改进的Faster R-CNN算法提高了漏磁数据异常信号中小缺陷的检测精度,从而整体的提高了管道漏磁异常信号对于组件以及缺陷的检测精度。第三、基于无监督训练模型与Faster R-CNN实现样本不足情况下管道异常信号检测运用深度神经网络进行训练时,总是需要标注大量的样本,但是漏磁数据下可标注的样本数量并不多,不足以用来训练过深的神经网络。如果用少量样本直接在随机初始化的模型下进行训练很容易发生模型欠拟合现象,如果利用迁移学习在ImageNet公共数据集中生成的预训练模型基础上训练不恰当则容易发生模型的过拟合,因此本文提出利用无监督学习方式中的SimCLR与Faster R-CNN结合的方式实现少样本下漏磁数据异常信号的检测。漏磁数据中可标注的样本并不多,本文利用无监督的训练方式生成漏磁数据中的预训练模型,进而利用生成的预训练模型来初始化Faster R-CNN的特征提取网络的参数,并依次降低训练模型的过拟合及欠拟合可能,提高模型泛化能力,进而提高整体的检测精度。本文提出针对管道漏磁缺陷以及组件的深度学习检测方法,有效地提高了检测精度、速度以及定位的准确性,在现实中的实际管道检测中有极大地应用价值。