基于边缘人工智能的管道检查和监测无人机系统

技术概述

基于边缘人工智能的管道检查和监控无人机系统满足了高效、准确和实时管道基础设施检查的需求。它利用边缘人工智能处理来检测缺陷，与传统方法相比具有显著优势。与仅依赖光学摄像头的传统系统不同，该解决方案集成了光学和热成像，增强了对各种管道相关问题的检测。该系统的独特价值主张在于它能够在无人机上本地处理数据，确保立即检测问题，并通过减少对云处理的依赖来最 大限度地降低数据泄露风险。

该技术所有者正在寻求与专门从事无人机制造、人工智能和机器学习、热成像、工业检测服务、电信和物联网以及数据安全的中小企业合作，这些企业为该技术的开发和商业化提供互补的专业知识。

技术特点和规格

该系统由四个主要部分组成：

l通知系统

l物体检测系统

l数据存储系统

l网络系统

它利用带有 YOLOv3 的嵌入式图形处理单元 (GPU) 进行实时物体检测。摄像机以每秒 8 帧的速度捕捉分辨率为 1024x768 的图像。通知通过 Telegram 机器人发送，检测到的物体会标记唯 一 ID 以管理冗余警报。该系统支持远程管理，可以处理光学和热成像输入，这些输入交替处理以优化资源利用。此外，它还具有自动缩放功能，可进行详细检查，并具有全面的数据存储功能，以在无人机发生故障时保护信息。

潜在应用

该技术可应用于各行各业，主要用于基础设施维护和检查。它特别适用于管道监测，可检测缺陷并帮助预防潜在危险。该系统还可用于其他工业视觉检查，例如监测建筑工地、农田和安全监控。基于该技术的可销售产品包括公用事业公司的先进检查无人机、关键基础设施的自动监控系统以及工业设施的综合监控解决方案。

市场趋势和机遇

工业巡检无人机的市场规模正在迅速增长，这得益于公用事业和公共基础设施维护对先进巡检解决方案的需求不断增长。该 IP 因其实时检测能力、全面的数据存储和增强的隐私功能而具有吸引力。能够提供即时通知并支持远程管理，使其成为降低巡检成本和提高维护效率的宝贵工具。

独特的价值主张

l增强的检查能力：将光学和热成像与边缘 AI 处理相结合，实现卓越的缺陷检测。

l实时通知：即时警报可以更快地响应维护问题。

l提高效率和准确性：提供详细的实时缺陷检测，显著提高维护效率。

l本地数据处理：通过最 大限度地减少向外部服务器的数据传输来确保增强的隐私和安全性。

l降低成本：通过减少人工检查需求并实现主动维护来降低运营成本。

l最 大限度地减少停机时间：主动检测有助于防止系统故障，减少停机时间。

l远程管理：提供灵活性和对检查操作的控制，提高整体效率。