摘要
本发明涉及管道定位检测技术领域,具体公开了一种大型水域管道定位检测方法,包括:S1、环境评估,S2、数据采集,S3、数据处理与分析,S4、机器学习与人工智能应用,S5、定位确认,S6、三维效果优化和S7、生成报告;本发明使用机器学习算法,有效地从声呐图像、磁场数据和水下视频中提取特征,并结合这些数据进行多源融合,显著提高管道定位的精度,机器学习模型通过训练,学习到管道的特征,从而在复杂环境中提供更准确的定位结果,除了用于定位以外,还用于异常检测和预测,通过对历史数据和实时数据的分析,提前预测管道出现的问题,如泄漏、腐蚀或变形,及时采取预防措施。
技术关键词
定位检测方法
管道
三维模型
人工智能算法
声呐设备
卡尔曼滤波
训练机器学习模型
声波
定位检测技术
生成报告
傅里叶变换处理
实时视频监控
生成高分辨率
水底
实时数据处理
磁场特征
图像
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