蓄油罐远程监控图像分析应用的设计

蓄油罐远程监控图像分析应用的设计

Industry
Oil & Gas
Technologies
大数据,Python,Linux网络

Customer

客户是在石油和天然气行业经营的国际公司。

Challenge

客户需要确保油箱中的远程液位监测,以优化油库存管理并检测漏油。

Solution

在分析客户的业务需求后,Sciencesoft设计了桌面应用程序,它与通过预安装的现场摄像机和无人机交付的图像合作。应用程序将检测油箱,鉴定其数量,并在现实生活中的机器视觉的帮助下远程确定每个罐中的液位。图像识别过程涉及以下阶段:

第1阶段 - 图像预处理。

第2阶段 - 油箱检测。

第3阶段 - 油箱号检测。

第4阶段 - 油箱号识别。

第5阶段 - 具有液体检测的区域。

第6阶段 - 具有液体尺寸检测的区域。

第7阶段 - 液位检测。

应用程序如何运作

首先,该应用程序采用人工神经网络培训,以足够量的数据训练,以区分油箱从交付的图像上的背景。为了进一步分析,应用程序使用用过滤算法加固的神经网络来扫描检测到的油箱的数量,并识别它们上所描绘的数字。

为了检测罐中的油位,应用程序利用计算机视觉算法来捕获和处理每个罐的内部可见部件的图像,其外部可见部件和屋顶。然后,进行根据液位的油箱的分割和分类。

Results

随着促进油箱中液位的实时远程检测的应用,客户可以优化石油库存管理,及时检测油泄漏。

技术和工具

Linux,Python,Pyqt,OpenCV,Keras,Tensorflow,Numpy

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