石油管线承担着石油运输的重要任务,而管线巡检又是石油运输环节中极为重要的一环,巡检的内容一般为查看管线周围的地形地貌,判断其是否存在安全隐患,并进行及时上报。传统的人工巡检方式,由于受到地理环境的影响,巡检效率较低,人工成本较高,且在面对恶劣天气和环境条件时,无法及时应对,还可能存在安全问题。近年来,随着无人机技术的发展和成熟,越来越多的行业使用无人机来代替传统的人工作业,其主要原因在于无人机巡检克服了地面环境的限制,在减少人工成本的同时,还能极大地提高巡检效率,可谓一举多得。但是现在市面上与其配套的信息化管理系统却寥寥无几,且存在的系统也都有使用场景的限制,无法拿来即用。在这个背景下,利用信息化技术,开发一款对无人机石油管线巡检全流程进行管控的无人机巡线管理系统就显得尤为重要。本文设计并实现了一套无人机巡线管理系统,系统包含两部分,分别是网页端后台管理系统以及地面站视频处理系统。其中网页端后台管理系统使用Java语言,基于B/S架构,通过前后端分离模式进行开发,后端使用Spring Boot框架,前端使用Vue框架,持久层使用Mybatis-plus框架,数据库方面使用My Sql作为业务数据库,Redis作为缓存数据库,Minio作为存储服务器。实现了包括首页和大屏展示、飞行资源管理、任务管理、数据管理、系统管理在内的五大功能模块;视频处理系统使用C++语言,基于C/S架构进行开发,使用Qt+Qml进行界面开发,通过调用Open CV函数库完成图像处理的相关操作,使用YOLOv5卷积神经网络进行模型训练并用于目标检测。实现了石油管线标注和目标检测两大功能模块。其中在石油管线标注模块,基于Open CV函数库实现了地图拼接和实时视频处理的功能,并对传统的特征点匹配算法、特征点筛选算法进行了优化。在目标检测模块,使用自标注的数据集,通过YOLOv5卷积神经网络训练出自己的深度学习模型,并将其应用到实时的目标检测中。此外,考虑到系统的安全性,系统整合Shiro+JWT对系统的认证授权进行控制,实现了基于角色的权限访问控制机制。经过测试与部署,本系统能满足用户的基本需求,在辅助工作人员进行巡检的同时,对巡检相关数据实现了信息化管理,具有一定的实际应用价值。