基于机器视觉的管道第三方破坏危险智能识别研究

摘要

随着当今智能化和数字化的发展,机器视觉受到更加广泛的关注,其应用也得到了飞速的发展.为了有效控制管道第三方破坏引发的危险,保护长距离、无人看管的油气管道的安全,保障国民经济和人民生活的稳定.本文采用形状、颜色和灰度特征相结合的基于图像的目标提取方法,结合视频监控异常车辆的自动识别方案,提出了基于机器视觉的管道第三方破坏危险的智能识别与报警系统.该系统以车辆牌照为对象、结合数据及模板匹配,可得70％识别准确率,且在出现异常时实现声音和界面弹窗双层警报,使得管道周边有大型车辆,如挖掘机等,或有异常车辆及人员实施破坏行为时能够及时识别出并报警,则会极大地保护长输管道的安全.