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基于图像处理的油田漏油检测方法设计与研究

发布时间:2024-03-31 03:19
  目标检测主要是基于以物体固有特征属性为研究的技术,如今被广泛的应用于智能安防、移动支付平台、空间识别、导航侦察等诸多领域。当前油田作业区的抽油机在抽油过程中存在漏油情况的问题,而现有方案不能进行有效的漏油检测,将会导致油田原油泄漏、造成经济损失。针对这一问题,本文进行了油田作业区漏油检测的研究,主要工作及创新性贡献如下:首先,本文的研究内容涉及安全等诸多因素,难以获取现场视频资料,故采用场景模拟的方式制作了满足漏油现场场景的数据集。其次,利用YOLOV3模型和Faster RCNN模型进行了漏油检测,得其检测帧频分别为16.7fps、20fps,检测精度为84.22%、81.13%,因检测精度不满足油田企业需求,由于YOLOV3的漏油检测精度高于Faster RCNN的漏油检测精度,接下来对YOLOV3的漏油检测进行原理分析,得出因阴影干扰造成的“误分类”是检测精度低下的原因。然后,针对“误分类”问题,在YOLOV3检测模型中引入了DSC-Net去阴影预处理网络,以消除阴影的干扰。引入DSC-Net去阴影预处理网络后检测帧频、检测精度分别为1.47fps、96.22%,均大于油田企业要...

【文章页数】:79 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1-1某油田作业区现场

图1-1某油田作业区现场

第一章绪论3图1-1某油田作业区现场综上,本文关于油田作业区漏油检测的研究工作背景如表1-1所示:表1-1油田作业区漏油检测背景本文关于油田作业区漏油检测的研究工作意义:1、简化管理流程,实现无人值守的油田作业区漏油检测,高效、低成本、安全。2、纯图像处理流程,占地少,满足实用性....


图2-2油田作业区现场和室外模拟场景图

图2-2油田作业区现场和室外模拟场景图

电子科技大学硕士学位论文10油田作业区现场和室外模拟场景。需要说明的是本文所述的油田现场白天时间大概为6:00-22:00,油田工作时间为9:00-20:00,所以模拟时不考虑晚上的情况。(a)(b)(c)图2-2油田作业区现场和室外模拟场景图。(a)油田作业区现场;(b)室外模....


图2-2油田作业区现场和室外模拟场景图

图2-2油田作业区现场和室外模拟场景图

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图2-3数据集部分图片展示

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本文编号:3943367

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