AP25793497 – Автоматическое обнаружение утечек в трубопроводах с использованием тепловых изображений с беспилотников с неподвижным крылом и сверточных нейронных сетей

Цель – Цель проекта заключается в разработке и внедрении интеллектуальной автоматизированной системы для обнаружения утечек в трубопроводах в Казахстане с использованием тепловых изображений, полученных с помощью беспилотников с фиксированным крылом, и сверточных нейронных сетей. Система направлена на повышение безопасности инфраструктуры, снижение экологических рисков и оптимизацию управления трубопроводами.

Актуальность: Актуальность данного проекта обусловлена растущей необходимостью эффективных и автоматизированных систем обнаружения утечек в протяжённых трубопроводных инфраструктурах. Традиционные методы мониторинга часто оказываются неэффективными, в то время как утечки приводят к значительным финансовым потерям и экологическому ущербу. Использование беспилотных летательных аппаратов с тепловизионной съёмкой и анализом на основе сверточных нейронных сетей (CNN) представляет собой современное решение для точного и быстрого выявления аномалий. Эти технологии обеспечивают сбор высококачественных данных на больших территориях, повышают точность обнаружения и снижают количество ложных срабатываний. В Казахстане, с его протяжённой сетью трубопроводов и зависимостью от зарубежных технологий, существует острая необходимость в разработке отечественных, безопасных и экономически эффективных решений. Таким образом, проект является высокоактуальным, поскольку способствует повышению безопасности инфраструктуры, защите окружающей среды и укреплению технологической независимости и экономической безопасности страны.

Научный руководитель: Магистр технических наук, Преподаватель, Акылбеков Олжас Наурызабевич

Ожидаемые и достигнутые результаты: В рамках проекта были успешно сформулированы основные цели и определены чёткие метрики успеха для оценки эффективности системы. Были выявлены ключевые характеристики системы и эксплуатационные ограничения, включая типы трубопроводов, условия окружающей среды и использование БПЛА и датчиков. Разработано комплексное техническое задание (ТЗ), включающее функциональные и технические требования, архитектуру системы, интерфейсы, требования к данным и информационной безопасности. Определены группы пользователей, сценарии применения и роли доступа для обеспечения удобства использования и управления системой. Сформирован структурированный план необходимых компетенций, состава команды и потенциальных партнёрств. Детально определены требования к оборудованию, программному обеспечению и алгоритмам, включая обработку видео и тепловых данных, а также модели машинного обучения. Разработана дорожная карта проекта и критерии приёмки, включая матрицу требований, реестр рисков и определение источников данных. Определены ключевые понятия предметной области, такие как тепловые сигнатуры утечек, климатические и географические условия, а также характеристики трубопроводов. Проанализированы экспертные знания для формирования критериев интерпретации аномалий на тепловых изображениях и выявления утечек. Выбраны формальные методы представления знаний, включая онтологию, модели данных, набор признаков, правила аннотирования и процедуры принятия решений. Кроме того, определены модели данных и алгоритмы машинного обучения, включая сверточные нейронные сети, а также архитектура потоков данных и логика обнаружения. В результате разработаны надёжные структуры данных и алгоритмические подходы, которые формируют основу высокоточной системы обнаружения утечек при различных условиях эксплуатации.