★ 大連西太平洋石油化工有限公司 王曉寧，楊清宇

關鍵詞：無人巡檢平臺；影像異常告警AI決策系統；構建策略

在工業智能化進程加速的背景下，無人巡檢技術儼然成為保障基礎設施安全運行的關鍵技術。傳統以人工為主的巡檢模式長期面臨效率低、覆蓋有限等瓶頸，且面向影像的無人巡檢告警也多依賴人工經驗設定固定閾值，難以實現對復雜場景下多類型缺陷的有效應對，致使漏檢率高、誤報頻繁。基于此，本文針對大連西太平洋石油化工有限公司的石化廠區環境，結合無人巡檢平臺需求，構建了影像異常告警AI決策系統，旨在為全時域、全空域、全流程的安全防控體系構建提供有力支持。

1   面向無人巡檢平臺的影像異常告警AI決策系統構建

1.1   系統架構設計

傳統巡檢系統存在多機型獨立管理導致調度效率低下、異構數據缺乏統一處理框架以及邊緣端實時響應與云端深度分析割裂等問題，所以，本研究采取分層微服務架構設計。其中，感知層配置多旋翼或固定翼無人機、四足機器狗和掛軌機器人，以及4K光學變焦云臺、640×512分辨率紅外熱成像儀、氣體傳感器和300m探測距離激光雷達。旨在能更好地適應地形，并實現高危區域定點監測。感知層以實時處理為目標，積極布置剪枝優化的YOLOv9模型，進而達到100ms內影像初篩和目標檢測的目的。同時，需要積極開展抗干擾設計，即設計三冗余飛控系統和軍用級加密數傳，確保即使在-30℃~60℃的極端環境中，也可以有效開展工作；平臺層則要能融合多源數據生成三維熱力圖，且可以對管道腐蝕高發區等隱患分布情況進行有效標識[1]。此外，平臺層還應能實現航線動態規劃以及多機協同；應用層則應能基于可視化界面和API接口，實現人機交互和系統集成。其中，可視化模塊采取三維地理信息系統（Geographic Information System， GIS）和實時數據看板有機結合的方式，旨在對異常區域定位、設備健康狀態和歷史告警趨勢等進行直觀展示；API接口存在的作用則是支持和無人巡檢平臺控制系統的雙向交互，進而可以對復檢任務、聯動應急處置裝置等進行自動觸發[2]。

1.2   影像預處理模塊設計

原始影像存在光照變化導致細節丟失、無人機抖動引發圖像模糊和多傳感器數據時空對齊偏差等問題，因此，需要對圖像進行預處理，為后續AI識別精度的提升奠定良好基礎。

在去噪處理環節，要基于椒鹽噪聲和高斯噪聲等經常出現在無人巡檢場景中的噪聲，采取分層處理策略：利用自適應中值濾波算法，保留邊緣細節，且實現對脈沖噪聲的有效抑制。若面對的是復雜環境下的混合噪聲類型，則要在此基礎上，積極利用基于小波變換的多尺度降噪方法，對噪聲主導的高頻子帶進行閾值收縮處理[3]。在影像增強處理環節，要積極落實多層次優化策略。如，面向不同巡檢場景的光照差異，主動利用Retinex理論打造多尺度增強模型， 以此有效地將影像有機分解為反射分量與illumination分量，且結合多尺度高斯卷積，達到自然光照恢復的目的。進一步地，加強對細節保留增強算法的應用，既可以實現對影像清晰度的有效增強，也可以避免邊緣過分割情況出現。與此同時，為更進一步滿足不同巡檢設備的采集特性，在影像增強處理模塊中，還科學設計動態對比度調整機制，從而通過計算影像局部區域光照梯度分布的方式，對增強參數進行自適應調整，達到最優視覺效果的目的[4]。在幾何校正環節，則加強對基于特征匹配的自動校準方案的應用，即先依托SIFT算法，對影像特征點進行有效提取，并利用RANSAC算法，對誤匹配點對進行剔除，且打造透視變換矩陣，實現幾何畸變校正。進一步地，對旋轉、傾斜等常見姿態偏差，還嵌入了直線檢測方法，旨在通過識別參考線結構的方式，達到自動對齊的目的。

1.3   異常檢測與分類模塊設計

傳統閾值法只能對明火等顯性異常進行有效識別，對設備老化趨勢、行為模式偏離等隱性風險難以識別。所以，要對異常檢測與分類模塊展開科學設計，以實現多模態異常精準檢測和分類。

首先打造多模態數據融合架構， 并利用該架構， 有機整合溫度、振動、電流等物理傳感器數據，以及視覺影像數據，并在此基礎上，利用時間戳對齊和空間坐標映射的方式，在物理參數和視覺表現之間，打造關聯模型。進一步地，根據不同模態數據特性，對專用預處理通道進行科學設計：影像數據通過去噪、增強和ROI提取；傳感器數據通過歸一化和異常值過濾，進一步增強對隱性異常的識別精度。其次設計分層漸進式異常檢測模型，其中，第一層以顯性異常檢測為主，主要是利用改進YOLOv8模型，結合絕緣子破損、導線異物等顯性異常，對小目標檢測頭和特征金字塔結構進行優化，并協同CBAM注意力機制，顯著增強復雜背景下的目標辨識度；第二層以隱性異常檢測為主，旨在通過打造行為模式分析模塊的方式，構建設備正常運行狀態基線，并能對振動異常和操作流程偏離等行為模式偏差進行自動捕捉；第三層則以趨勢異常檢測為主， 旨在通過LSTM- Autoencoder網絡，結合設備多時相影像、傳感器數據，開展時序建模工作，以此有效識別絕緣子老化、機械部件磨損等漸變型異常，并能據此對誤差量化異常程度進行重構[5]。最后打造自適應異常分類體系， 即根據巡檢場景專業知識庫，把異常合理劃分為設備狀態類、環境干擾類、運行行為類和系統功能類，其中，設備狀態類包括絕緣子裂紋、金具腐蝕和表計異常等；環境干擾類包括異物懸掛、植被入侵和鳥類筑巢等；運行行為類包括操作不規范、安全措施缺失和流程偏離等；系統功能類包括通信中斷、設備離線和數據異常等。

1.4   AI決策模塊設計

若告警響應依舊依靠人工研判， 則會致使響應滯后，尤其針對高危場景，時有可能引發嚴重的事故。基于此，要加強對AI決策模塊的設計，形成感知、分析和響應的閉環，切實提升決策水平和效率。

第一要打造三級響應機制：針對高危級異常，  AI決策模塊應能實現毫秒級自主響應，且能自動執行應急操作；針對中危級異常，模塊要能觸發人機協同決策，且能生成處置方案；針對低危級異常，模塊要能自動開展云端深度分析，且能更新風險模型。但無論是哪一級別的異常，最終都要反饋優化決策。第二要打造自主響應策略庫。如，設備熱故障發生時，要能自動“切斷電源+啟動噴淋”，實現路徑為聯動設備PLC控制系統，響應延遲≤200ms；非法入侵時，要能及時響應“聲光威懾+自動跟蹤+推送執法部門”， 技術實現路徑為無人機航路實時調整+5G視頻聯動；油氣泄漏時，要能立即響應“關閉閥門+啟動抽風系統”，實現路徑為物聯網關遠程指令+氣體擴散模擬。

2   面向無人巡檢平臺的影像異常告警AI決策系統應用與分析

2.1   系統性能評估

我們對本文構建的影像異常告警AI決策系統進行了多行業場景實測，得到了如表1所示的核心性能指標。通過對核心性能指標進行分析，我們發現：該影像異常告警AI決策系統可以切實提升決策實時性和可靠性，且可以實現識別精度突破。具體而言，基于融合幾何、結構、光照信息的魯棒性差異檢測技術，結合高效的圖像處理算法，本系統能實現快速且精準的目標識別與異常檢測。相較于人工巡檢模式以及早期AI系統，本系統通過優化設計和冗余機制，可以保證在復雜工業環境下的穩定運行，且可以降低95%事故率；改進YOLOv9結合CBAM注意力機制的構建，可以保證系統即使在復雜背景中，也可以對0.5mm級絕緣子裂紋進行精準識別，且誤報率僅0.7%；LSTM-Autoencoder時序模型可以實現對軸承磨損等漸變型故障的有效預測，從而能達到提前7天預警、準確率96.8%的結果。除此之外，邊緣端輕量化模型能支持4K影像實時處理，相較于傳統方案，不僅可以節能50%以上，還能進一步提升單機日覆蓋面積，是人工的20倍。

表1 核心性能指標

2.2   對比實驗分析

表2為傳統人工巡檢、早期AI系統和本系統的對比分析。我們通過有效的對比分析發現：在檢測速度方面，本系統具備明顯優勢，其≤0.1秒/幀的速度，相較于傳統人工巡檢和早期AI系統，可以提升效率50~100倍，說明通過構建邊緣計算和輕量化模型，可以實現近實時處理，進一步滿足了電網、化工廠等高頻率巡檢需求，且單日就可以覆蓋傳統方式數月工作量；在高危場景準確率方面，本系統可以實現“近零失誤”：基于融合幾何、結構、光照信息的魯棒性差異檢測技術，結合多模態特征融合方法，本系統可以對設備破損、油污泄漏等隱性缺陷進行精準識別，從而達到了減少安全事故90%以上的目標；在漏檢率方面，本系統可以實現主動防控，即在全維度數據融合技術突破的加持下，本系統可以對視覺圖像、熱力圖譜和氣體濃度等數據流進行同步分析，且能在此基礎上，結合時空關聯模型，對漸進性異常進行捕捉；在高危場景響應速度方面，本系統邊緣節點可以就地分析并觸發制動指令和隔離指令。

表2 傳統人工巡檢vs早期AI系統vs本系統

2.3   實際應用效果

表3為本系統的實際應用效果。我們通過分析發現：在電力巡檢中，結合無人機和巡檢機器人等智能設備，系統可實現接近零漏檢的缺陷識別能力。這說明無人機智能航線規劃，可以實現對人工難以抵達區域的有效覆蓋，且深度學習模型識別準確率超98%；在油氣管道中，系統基于全地形自適應巡檢，通過無人機和四足機器狗協同作業，可以切實降低人員作業風險。這說明AI模型可以有機識別挖掘機、推土機等機械威脅， 且在管道裂縫、泄漏點等方面，也具備精準識別效果；在交通基礎設施中，系統可有效縮短識別周期至小時級，從而實現“當日發現、當日處置”的目標。這說明結合BIM和實景掃描數據，系統可以實現對病害位置和擴展趨勢的精準定位，且無人機可以實現高頻率自動巡航；在高危環境處置中，系統可以基于端-邊協同決策，實現響應延遲≤200ms，且能對緊急切斷、隔離等操作進行自動觸發。

表3 本系統的實際應用效果

3   結束語

本文面向無人巡檢平臺構建的影像異常告警AI決策系統， 可以支持全域智能決策活動高質量開展， 且能實現安全、效率和成本的三重躍遷。未來，要持續從安全、經濟和治理維度，加強對影像異常告警AI決策系統的研究和應用。

作者簡介：

王曉寧（1975-），男，遼寧大連人，高級工程師，碩士，現就職于大連西太平洋石油化工有限公司，研究方向為軟件工程。

楊清宇（1982-），男，遼寧莊河人，高級工程師，學士，現就職于大連西太平洋石油化工有限公司，研究方向為信息工程。

參考文獻：

[1] 張玉騫. 融合AI識別技術的無人機安防巡檢方案設計[J]. 中國安防, 2026, (01) : 123 - 125.

[2] 胡琦婧. 面向配電搶修的無人機巡檢與設備調度AI協同優化策略[J]. 智能建筑與智慧城市, 2025, (S2) : 490 - 492.

[3] 嚴爾梅, 劉博迪, 時磊, 等. 基于5G+云邊AI協同的無人機輸電線路巡檢應用研究[J]. 計算技術與自動化, 2025, 44 (04) : 166 - 172.

[4] 詹曉林. "無人機+AI" 低空巡檢數據保護與安全傳輸技術[J]. 通訊世界, 2025, 32 (12) : 45 - 47.

[5] 李杭, 吳叢, 曹振飛, 等. 基于無人機與AI技術的杭海城際鐵路保護區智能巡檢系統研究與應用[J]. 城市軌道交通, 2025, (12) : 33 - 35.

摘自《自動化博覽》2026年4月刊