一种基于图像识别的石油异常状态监测方法

本申请涉及石油工业技术领域，公开了一种基于图像识别的石油异常状态监测方法，包括以下步骤：实时采集石油设施的运行状态图像；对所述图像进行自适应光照校正与图像增强处理；基于卷积神经网络提取所述图像的多尺度特征；根据所述多尺度特征，通过无监督学习模型进行异常状态检测；结合实时气象数据动态调整图像处理参数；当检测到异常状态时，触发告警并上传异常图像。本发明通过结合图像识别与自适应处理技术，实现了在复杂环境下的高效异常检测，多尺度特征提取和无监督学习模型提高了检测准确性，实时气象数据动态调整参数确保系统稳定运行，当异常状态被检测到时，及时触发告警并上传异常图像，有效降低了安全风险。