摘要:
针对炼化企业中管道保温层散热损失问题,提出一种利用计算机视觉识别炼化企业管道保温破损并定位的方法。通过无人机搭载红外热成像技术进行图像采集,利用ResNet50架构进行特征提取,并结合FasterRCNN神经网络实现破损的准确识别与定位,阐述了图像预处理、数据集构建、模型训练及预知性维修等关键步骤,通过深度融合无人机与计算机视觉技术,显著提升了检测效率和精度。此外,利用生成的保温破损分布定位图,企业可制定数据驱动的维护策略,降低运维成本并延长管道保温使用寿命,从而提高整体运营效率,为管道系统的长期安全稳定运行提供了科学支持。