深度学习技术在海底管道巡检中的研究与应用

海底管道运输是海上油气生产系统的主动脉，自然腐蚀与磨损造成的管线泄露是海底运输面临的重大问题。该文通过深度学习技术，识别ROV采集的海底管道图像中存在的特征事件和异常事件。特征事件包括海管节点、阳极、沙袋、支撑以及抛石等，异常事件包括管道悬空、杂物等。多次水下试验表明，该技术识别平均精度达到了92%，成功辅助人工高效完成海底管线的定期巡检，可为类似场景作业提供参考。