基于AI视觉的管廊管线关键连接点渗漏监测系统及方法

本申请涉及计算机视觉与工业安全监测领域，公开了基于AI视觉的管廊管线关键连接点渗漏监测系统及方法，系统包括数据采集模块、智能分析模块、3D建模模块、时空校验模块及报警预测模块，通过可见光、红外与压力数据的动态融合，结合物理仿真参数驱动的神经网络优化，实现渗漏区域的实时检测与三维精确定位；进一步通过光流跟踪与流体力学的校验，筛除非物理规律的误报事件；基于贝叶斯决策与扩散方程预测，生成渗漏风险热图并触发分级报警。本发明解决了复杂管廊场景下渗漏检测精度低、误报率高、定位不准确的技术难题，具备高环境适应性、强抗干扰能力及前瞻性风险预判优势，适用于地下管廊、石油化工管线的智能化安全监测。