储油罐远程监控图像分析应用程序设计
行业
油 & Gas
技术领域
大数据，数据科学，图像分析，物联网，Python
顾客
客户是从事石油和天然气行业的国际公司。
挑战
客户需要确保对油箱中的液位进行远程监控，以优化油库存管理并检测油泄漏。
解
在分析了客户的业务需求之后，ScienceSoft设计了桌面应用程序，该应用程序可以处理通过预安装的现场摄像头和无人机传送的图像。该应用程序将在现实生活中借助机器视觉来检测油箱，识别其数量并远程确定每个油箱中的液位。图像识别过程涉及以下阶段：
阶段1 –图像预处理。
第2阶段–油箱检测。
第三阶段–油箱编号检测。
阶段4 –油箱号码识别。
阶段5 –带有液体检测的区域。
阶段6 –具有液体尺寸检测的区域。
阶段7 –液位检测。
应用程序如何工作
首先，该应用程序采用了经过训练的人工神经网络，该人工神经网络在足够数量的数据上进行了训练，以将油箱与所传递图像的背景区分开。为了进行进一步的分析，该应用程序使用经过过滤算法增强的神经网络来扫描检测到的油箱的数量，并识别其上描绘的数量。
为了检测油箱中的油位，该应用程序利用计算机视觉算法来捕获和处理每个油箱的内部可见部分，其外部可见部分和顶部的图像。然后，根据液位对油箱进行分割和分类。
结果
借助有助于实时远程检测油箱中液位的应用程序，客户可以优化油库存管理并及时发现油泄漏。
技术与工具
Linux，Python，PyQt，OpenCV，Keras，TensorFlow，NumPy
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