基于深度学习的油气管线周界安全检测方法

本发明涉及一种基于深度学习的油气管线周界安全检测方法，旨在提高油气管道周边区域安全监控的精准度和效率，所述方法包括如下步骤：利用高清摄像头在不同时间、天气条件下采集油气管道周边的图像和视频数据，并对数据进行清洗、预处理及标注；然后，采用改进的SSD算法对工程机械目标进行检测，并通过多尺度特征融合和自注意力机制提高目标识别精度，结合卡尔曼滤波和DeepSORT算法进行实时目标跟踪；最后，运用长短期记忆网络对目标运动轨迹进行时间序列分析，识别异常行为并进行风险评估，自动触发预警机制，保障管道安全。该方法不仅提高了目标检测与跟踪的准确性，也增强了异常行为的识别能力，具有较强的实用价值。