基于多模态 AI 的工业管道实时监控：跑冒滴漏精准识别解决方案

针对移动摄像机拍摄的企业管道视频中跑冒滴漏的 AI 识别问题，以下是分步骤的解决方案：

一、技术实现方案

1. 核心技术路径

• 多模态融合检测：

  • 可见光视频：检测液体泄漏（颜色异常、流动痕迹）、管道腐蚀（锈迹）、结露（湿度异常）。
  • 红外热成像：辅助检测气体泄漏（温度梯度变化）、保温层破损（温差异常）。
  • 激光雷达：三维建模分析管道形变（如裂缝）。

• 动态视频分析：

  • 光流法：追踪液体流动方向，识别异常扩散区域。
  • 时空特征提取：使用 3D 卷积神经网络（如 C3D、I3D）捕捉泄漏的时间序列特征（如持续滴落、蒸汽飘散）。

2. 关键算法选择

• 目标检测：

  • YOLOv8+DeepSORT：实时检测管道表面异常（如裂缝、液体痕迹），并通过 DeepSORT 关联多帧中的同一目标。
  • Mask R-CNN：分割泄漏区域（如液体扩散范围），计算泄漏面积和速度。

• 异常检测：