★ 大连西太平洋石油化工有限公司 王晓宁，杨清宇

关键词：无人巡检平台；影像异常告警AI决策系统；构建策略

在工业智能化进程加速的背景下，无人巡检技术俨然成为保障基础设施安全运行的关键技术。传统以人工为主的巡检模式长期面临效率低、覆盖有限等瓶颈，且面向影像的无人巡检告警也多依赖人工经验设定固定阈值，难以实现对复杂场景下多类型缺陷的有效应对，致使漏检率高、误报频繁。基于此，本文针对大连西太平洋石油化工有限公司的石化厂区环境，结合无人巡检平台需求，构建了影像异常告警AI决策系统，旨在为全时域、全空域、全流程的安全防控体系构建提供有力支持。

1   面向无人巡检平台的影像异常告警AI决策系统构建

1.1   系统架构设计

传统巡检系统存在多机型独立管理导致调度效率低下、异构数据缺乏统一处理框架以及边缘端实时响应与云端深度分析割裂等问题，所以，本研究采取分层微服务架构设计。其中，感知层配置多旋翼或固定翼无人机、四足机器狗和挂轨机器人，以及4K光学变焦云台、640×512分辨率红外热成像仪、气体传感器和300m探测距离激光雷达。旨在能更好地适应地形，并实现高危区域定点监测。感知层以实时处理为目标，积极布置剪枝优化的YOLOv9模型，进而达到100ms内影像初筛和目标检测的目的。同时，需要积极开展抗干扰设计，即设计三冗余飞控系统和军用级加密数传，确保即使在-30℃~60℃的极端环境中，也可以有效开展工作；平台层则要能融合多源数据生成三维热力图，且可以对管道腐蚀高发区等隐患分布情况进行有效标识[1]。此外，平台层还应能实现航线动态规划以及多机协同；应用层则应能基于可视化界面和API接口，实现人机交互和系统集成。其中，可视化模块采取三维地理信息系统（Geographic Information System， GIS）和实时数据看板有机结合的方式，旨在对异常区域定位、设备健康状态和历史告警趋势等进行直观展示；API接口存在的作用则是支持和无人巡检平台控制系统的双向交互，进而可以对复检任务、联动应急处置装置等进行自动触发[2]。

1.2   影像预处理模块设计

原始影像存在光照变化导致细节丢失、无人机抖动引发图像模糊和多传感器数据时空对齐偏差等问题，因此，需要对图像进行预处理，为后续AI识别精度的提升奠定良好基础。

在去噪处理环节，要基于椒盐噪声和高斯噪声等经常出现在无人巡检场景中的噪声，采取分层处理策略：利用自适应中值滤波算法，保留边缘细节，且实现对脉冲噪声的有效抑制。若面对的是复杂环境下的混合噪声类型，则要在此基础上，积极利用基于小波变换的多尺度降噪方法，对噪声主导的高频子带进行阈值收缩处理[3]。在影像增强处理环节，要积极落实多层次优化策略。如，面向不同巡检场景的光照差异，主动利用Retinex理论打造多尺度增强模型， 以此有效地将影像有机分解为反射分量与illumination分量，且结合多尺度高斯卷积，达到自然光照恢复的目的。进一步地，加强对细节保留增强算法的应用，既可以实现对影像清晰度的有效增强，也可以避免边缘过分割情况出现。与此同时，为更进一步满足不同巡检设备的采集特性，在影像增强处理模块中，还科学设计动态对比度调整机制，从而通过计算影像局部区域光照梯度分布的方式，对增强参数进行自适应调整，达到最优视觉效果的目的[4]。在几何校正环节，则加强对基于特征匹配的自动校准方案的应用，即先依托SIFT算法，对影像特征点进行有效提取，并利用RANSAC算法，对误匹配点对进行剔除，且打造透视变换矩阵，实现几何畸变校正。进一步地，对旋转、倾斜等常见姿态偏差，还嵌入了直线检测方法，旨在通过识别参考线结构的方式，达到自动对齐的目的。

1.3   异常检测与分类模块设计

传统阈值法只能对明火等显性异常进行有效识别，对设备老化趋势、行为模式偏离等隐性风险难以识别。所以，要对异常检测与分类模块展开科学设计，以实现多模态异常精准检测和分类。

首先打造多模态数据融合架构， 并利用该架构， 有机整合温度、振动、电流等物理传感器数据，以及视觉影像数据，并在此基础上，利用时间戳对齐和空间坐标映射的方式，在物理参数和视觉表现之间，打造关联模型。进一步地，根据不同模态数据特性，对专用预处理通道进行科学设计：影像数据通过去噪、增强和ROI提取；传感器数据通过归一化和异常值过滤，进一步增强对隐性异常的识别精度。其次设计分层渐进式异常检测模型，其中，第一层以显性异常检测为主，主要是利用改进YOLOv8模型，结合绝缘子破损、导线异物等显性异常，对小目标检测头和特征金字塔结构进行优化，并协同CBAM注意力机制，显著增强复杂背景下的目标辨识度；第二层以隐性异常检测为主，旨在通过打造行为模式分析模块的方式，构建设备正常运行状态基线，并能对振动异常和操作流程偏离等行为模式偏差进行自动捕捉；第三层则以趋势异常检测为主， 旨在通过LSTM- Autoencoder网络，结合设备多时相影像、传感器数据，开展时序建模工作，以此有效识别绝缘子老化、机械部件磨损等渐变型异常，并能据此对误差量化异常程度进行重构[5]。最后打造自适应异常分类体系， 即根据巡检场景专业知识库，把异常合理划分为设备状态类、环境干扰类、运行行为类和系统功能类，其中，设备状态类包括绝缘子裂纹、金具腐蚀和表计异常等；环境干扰类包括异物悬挂、植被入侵和鸟类筑巢等；运行行为类包括操作不规范、安全措施缺失和流程偏离等；系统功能类包括通信中断、设备离线和数据异常等。

1.4   AI决策模块设计

若告警响应依旧依靠人工研判， 则会致使响应滞后，尤其针对高危场景，时有可能引发严重的事故。基于此，要加强对AI决策模块的设计，形成感知、分析和响应的闭环，切实提升决策水平和效率。

第一要打造三级响应机制：针对高危级异常，  AI决策模块应能实现毫秒级自主响应，且能自动执行应急操作；针对中危级异常，模块要能触发人机协同决策，且能生成处置方案；针对低危级异常，模块要能自动开展云端深度分析，且能更新风险模型。但无论是哪一级别的异常，最终都要反馈优化决策。第二要打造自主响应策略库。如，设备热故障发生时，要能自动“切断电源+启动喷淋”，实现路径为联动设备PLC控制系统，响应延迟≤200ms；非法入侵时，要能及时响应“声光威慑+自动跟踪+推送执法部门”， 技术实现路径为无人机航路实时调整+5G视频联动；油气泄漏时，要能立即响应“关闭阀门+启动抽风系统”，实现路径为物联网关远程指令+气体扩散模拟。

2   面向无人巡检平台的影像异常告警AI决策系统应用与分析

2.1   系统性能评估

我们对本文构建的影像异常告警AI决策系统进行了多行业场景实测，得到了如表1所示的核心性能指标。通过对核心性能指标进行分析，我们发现：该影像异常告警AI决策系统可以切实提升决策实时性和可靠性，且可以实现识别精度突破。具体而言，基于融合几何、结构、光照信息的鲁棒性差异检测技术，结合高效的图像处理算法，本系统能实现快速且精准的目标识别与异常检测。相较于人工巡检模式以及早期AI系统，本系统通过优化设计和冗余机制，可以保证在复杂工业环境下的稳定运行，且可以降低95%事故率；改进YOLOv9结合CBAM注意力机制的构建，可以保证系统即使在复杂背景中，也可以对0.5mm级绝缘子裂纹进行精准识别，且误报率仅0.7%；LSTM-Autoencoder时序模型可以实现对轴承磨损等渐变型故障的有效预测，从而能达到提前7天预警、准确率96.8%的结果。除此之外，边缘端轻量化模型能支持4K影像实时处理，相较于传统方案，不仅可以节能50%以上，还能进一步提升单机日覆盖面积，是人工的20倍。

表1 核心性能指标

2.2   对比实验分析

表2为传统人工巡检、早期AI系统和本系统的对比分析。我们通过有效的对比分析发现：在检测速度方面，本系统具备明显优势，其≤0.1秒/帧的速度，相较于传统人工巡检和早期AI系统，可以提升效率50~100倍，说明通过构建边缘计算和轻量化模型，可以实现近实时处理，进一步满足了电网、化工厂等高频率巡检需求，且单日就可以覆盖传统方式数月工作量；在高危场景准确率方面，本系统可以实现“近零失误”：基于融合几何、结构、光照信息的鲁棒性差异检测技术，结合多模态特征融合方法，本系统可以对设备破损、油污泄漏等隐性缺陷进行精准识别，从而达到了减少安全事故90%以上的目标；在漏检率方面，本系统可以实现主动防控，即在全维度数据融合技术突破的加持下，本系统可以对视觉图像、热力图谱和气体浓度等数据流进行同步分析，且能在此基础上，结合时空关联模型，对渐进性异常进行捕捉；在高危场景响应速度方面，本系统边缘节点可以就地分析并触发制动指令和隔离指令。

表2 传统人工巡检vs早期AI系统vs本系统

2.3   实际应用效果

表3为本系统的实际应用效果。我们通过分析发现：在电力巡检中，结合无人机和巡检机器人等智能设备，系统可实现接近零漏检的缺陷识别能力。这说明无人机智能航线规划，可以实现对人工难以抵达区域的有效覆盖，且深度学习模型识别准确率超98%；在油气管道中，系统基于全地形自适应巡检，通过无人机和四足机器狗协同作业，可以切实降低人员作业风险。这说明AI模型可以有机识别挖掘机、推土机等机械威胁， 且在管道裂缝、泄漏点等方面，也具备精准识别效果；在交通基础设施中，系统可有效缩短识别周期至小时级，从而实现“当日发现、当日处置”的目标。这说明结合BIM和实景扫描数据，系统可以实现对病害位置和扩展趋势的精准定位，且无人机可以实现高频率自动巡航；在高危环境处置中，系统可以基于端-边协同决策，实现响应延迟≤200ms，且能对紧急切断、隔离等操作进行自动触发。

表3 本系统的实际应用效果

3   结束语

本文面向无人巡检平台构建的影像异常告警AI决策系统， 可以支持全域智能决策活动高质量开展， 且能实现安全、效率和成本的三重跃迁。未来，要持续从安全、经济和治理维度，加强对影像异常告警AI决策系统的研究和应用。

作者简介：

王晓宁（1975-），男，辽宁大连人，高级工程师，硕士，现就职于大连西太平洋石油化工有限公司，研究方向为软件工程。

杨清宇（1982-），男，辽宁庄河人，高级工程师，学士，现就职于大连西太平洋石油化工有限公司，研究方向为信息工程。

参考文献：

[1] 张玉骞. 融合AI识别技术的无人机安防巡检方案设计[J]. 中国安防, 2026, (01) : 123 - 125.

[2] 胡琦婧. 面向配电抢修的无人机巡检与设备调度AI协同优化策略[J]. 智能建筑与智慧城市, 2025, (S2) : 490 - 492.

[3] 严尔梅, 刘博迪, 时磊, 等. 基于5G+云边AI协同的无人机输电线路巡检应用研究[J]. 计算技术与自动化, 2025, 44 (04) : 166 - 172.

[4] 詹晓林. "无人机+AI" 低空巡检数据保护与安全传输技术[J]. 通讯世界, 2025, 32 (12) : 45 - 47.

[5] 李杭, 吴丛, 曹振飞, 等. 基于无人机与AI技术的杭海城际铁路保护区智能巡检系统研究与应用[J]. 城市轨道交通, 2025, (12) : 33 - 35.

摘自《自动化博览》2026年4月刊