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基于光视觉技术的海底管道自主巡检系统研究
文献摘要：
针对海底管道受水中污垢、海水腐蚀、运行磨损等影响而产生缺陷和损伤问题,设计了一种基于光视觉技术的自主巡检系统并制作机器人样机进行实验验证;应用光视觉技术,设计运动控制器,实现以前端摄像头为运动圆心的寻迹偏角和位移偏差校正,保证了摄像头视野的全程有效性;基于YOLOv4-tiny模型,提出了一种异常综合评估算法,以动态评估运动过程的图像数据,有效避免了由于模型精度有限造成的误识别、数据利用不充分、同步性差等问题;经连续多次水下实验,表明自主巡检系统能够在水平方向、竖直方向准确地沿水下管道进行循迹运动,运动准确率达100％;能够准确识别水下管道吸附物的位置和形状,识别准确度达到96％.
文献关键词：
海底管道;自主巡检系统;YOLOv4-tiny;运动控制;异常评估算法
中图分类号：
作者姓名：
马建民;李晓东;高天羽;李志航;解子祺;闫雨晴;李佳萍;马少华
作者机构：
中国石油大学(华东)石油工业训练中心,山东青岛 266580
文献出处：
引用格式：
[1]马建民;李晓东;高天羽;李志航;解子祺;闫雨晴;李佳萍;马少华-.基于光视觉技术的海底管道自主巡检系统研究)[J].计算机测量与控制,2022(06):32-37,58
A类：
自主巡检系统,异常评估算法
B类：
视觉技术,海底管道,污垢,海水腐蚀,人样,样机,运动控制器,摄像头,圆心,寻迹,偏角,位移偏差,偏差校正,YOLOv4,tiny,动态评估,图像数据,模型精度,误识,数据利用,同步性,水下实验,竖直,下管,循迹,准确识别
AB值：
0.299088
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