摘要
本发明提供一种基于姿态估计的视频监控识别抽油机工况分析方法,属于石油工程领域,包括以下步骤:步骤1、制定抽油机关键点标注方案,采集抽油机的工作视频数据,构建输入样本集;步骤2、构建姿态估计YOLO‑Pose模型;步骤3、针对抽油机关键点检测任务特性进行学习准则重建,并构建重建学习准则下的关键点损失函数进行模型训练,得到训练完成的模型;步骤4、使用训练完成的模型进行推理预测获取视频中抽油机的规定关键点轨迹,计算不同关键点的运动参数,对现场抽油机的系列工况进行分析。本发明相较于传统的传感器提取方法,能够从视频数据识别抽油机生产的运动状态,提升对抽油机工况信息获取的经济效益。
技术关键词
关键点
抽油机工况
姿态估计
分析方法
视频监控平台
游梁式抽油机
训练数据量
更新模型参数
样本
模型预训练
模型超参数
网络
加速度
成像像素
曲线特征
轨迹
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缺陷类别
失效分析方法
缺陷检测单元
线型缺陷
像素点
电厂设备监测
数据分析模型
数据分析单元
表面温度数据
热图像
训练深度神经网络
图像增强方法
反射荧光显微镜
分子成像
高信噪比图像