梁嘉 范钊碧

国家管网集团甘肃公司天水输油气分公司

 

摘要：油气管线穿越的复杂地形区域，地质灾害（地灾）的监测工作受传统手段响应迟缓、人力成本高昂、数据获取困难等问题制约，持续威胁管线安全运营。为解决该问题，本方案提出无人机巡检与数据采集技术融合框架，依托YOLOv8目标检测模型即时识别滑坡、冲沟等典型地灾体，并引入大语言模型（LLM）的语义理解能力，实现“以文搜图”的智能影像检索功能。通过构建“管、控、飞、析”一体化智能管理平台，双模数据的协同增效，提升地灾监测的效率、准确性与预见性，为地灾风险管理从被动响应向主动预警的模式转型提供了坚实的技术支撑。

关键词：无人机巡检；地质灾害监测；多时相分析；YOLOv8模型；数据融合；智能预警

 

我国油气管线多穿越地形复杂、地质环境脆弱的山区，地质灾害已成为运营安全的主要风险源。传统人工巡查存在覆盖有限、响应滞后、数据主观性强等缺陷，预警效果差且成本高昂。无人机遥感技术虽已应用于地灾监测，但现有技术侧重数据采集，数据处理与分析依赖人工，分析流程割裂，存在“数据丰富”与“决策贫乏”的矛盾[1]。为此，构建“管、控、飞、析”于一体的智能化无人机巡检方案，融合实时视频流的即时预警与多时相正射影像演变分析，通过多层级AI模型实现从隐患快速发现到趋势深度研判的闭环管理。

1  “管、控、飞、析”一体化设计

建设的智能化管理平台将复杂的巡检任务分解为“管、控、飞、析”四个相互关联的核心环节，确保整个巡检流程的自动化、智能化与协同化。

1.1  管理智能化

智能化管理模块负责组织资源与任务流程的有序调度。核心功能包含两个方面。

架构与权限管理。平台支持构建匹配实际的树状组织架构，绑定用户账号与组织单元，通过精细化的角色与权限分配，确保不同层级的用户仅能访问和操作其职责范围内的设备与数据。管理员可根据业务变化灵活调整用户权限，快速响应组织变动。

巡检计划配置。为兼顾日常监测与应急响应的双重需求，平台支持定期计划与单次计划的灵活配置。系统可自动触发或管理者设定周期性巡检任务，也能针对突发事件或专项检查需求，快速创建临时性单次任务，实现对巡检资源的智能调度与高效利用。

1.2  控制远程化

远程化控制模块实现了对无人机及其配套资产的全面实时监控，主要包括以下内容。

资产全生命周期管理。系统通过建立详尽设备台账，统一注册管理无人机信息，运维人员可远程实时查看设备的在线状态、电量、信号强度等关键参数、追溯运行日志，实现固件远程统一升级，保障机队性能与安全。

空域安全管理。平台内置了强大的飞行区域管理功能。通过设置禁飞区避免无人机误入高风险敏感区域。同时，划定可飞区明确了地理边界，从源头上保障了飞行的合规性与安全性。

1.3  飞行无人化

飞行无人化提升了巡检作业效率，实现了从航线规划到任务执行的端到端自动化。

智能航线规划。用户可在平台上创建、编辑飞行航线，自定义航点、飞行高度、速度等参数。系统还能自动优化飞行路径，以最短路径、最少能耗完成指定区域的覆盖，提升作业效率。

任务闭环管理。巡检任务可被精准地自动分配至指定的无人机，平台实时跟踪飞行进度与状态。任务完成后，巡检问题、现场影像等结果数据会自动记录并归档，形成“任务分配-执行监控-结果归档”的完整闭环。

1.4  分析精准化

数据分析模块是实现“数据—信息—决策”转化的关键环节，其包括两个部分。

一体化数据可视化大屏。通过集中数据大屏，指挥人员可一站式掌握全局态势。大屏实时展示当前任务进度、多路无人机高清视频直播画面以及无人机的关键飞行参数。

历史数据回放与协同分析。平台支持历史任务飞行轨迹回放，辅助任务复盘和航线优化；巡检过程中产生照片、视频会按维度安全存储分类，支持快速检索、下载与共享，协同分析与报告撰写。

2  双模巡检与数据融合机制

本方案采用“日常实时巡检+周期性影像分析”双模巡检策略，实现快速响应与深度研判的优势互补。

2.1  日常巡检——实时视频流的AI即时预警

日常巡检模式下，通过高频次的自动化飞行，完成管线沿线的常态化监控与异常初筛，核心工作流程如下。

自动飞行与数据传输。无人机按照预设的固定航线自主飞行，机载摄像头将高清视频流通过4G/5G网络实时回传至地面管理平台[2]。

AI实时分析与识别。平台AI分析引擎对实时视频流逐帧分析，加载YOLOv8目标检测模型，即时识别冲沟、滑坡等地质灾害隐患体[3]，也可配置模型识别第三方施工等其他风险事件。

自动预警与信息推送。识别出疑似隐患后，系统立即自动标记问题点，生成预警事件。将包含精确地理位置、现场快照和告警详情的预警信息将通过微信公众号、短信等渠道，即时推送至片区的一线管护人员。

2.2  周期性巡检——多时相正射影像的演变分析

在周期性巡检模式中，通过对同一区域不同时期的高精度正射影像进行比对分析，揭示地表的细微变化与长期演变趋势，从而实现风险的提前研判。其技术细节包括四个方面。

影像精准配准。采用仿射变换等先进的图像处理技术，自动对不同时期采集的同一区域正射影像进行像素级的精准对齐与配准。

智能变化识别。先通过RGB特征分析与深度学习模型，智能识别出地表发生的细微变化（如新增的施工开挖、植被覆盖度的增减、土方量的变化等），再调用YOLOv8滑坡/冲沟模型对变化区域二次识别，双重验证坡面异常区域，大幅提升地灾隐患识别准确性[3]。

智能检索。引入基于大语言模型（LLM）语义理解的“以文搜图”功能，只需输入自然语言描述，系统即可自动理解语义，在海量影像中匹配并高亮显示出符合该描述特征的风险区域。

报告自动生成。系统可自动生成一份可视化对比分析报告，其中清晰地展示了变化区域的位置、变化类型、时间演变序列，附带初步的风险提示，为管理者的深度研判与决策提供支持。

2.3  双模融合的协同增效机制

通过日常巡检以高频次、广覆盖实现潜在异常的快速初筛和即时告警，发现问题；通过周期性影像分析以高精度、深度分析提供地物演变的量化趋势与风险研判依据，解决预见问题。而且，日常巡检的告警点将成为周期性影像分析的重点关注区域，引导分析资源倾斜。周期性分析识别的高风险演变区域，也会动态纳入日常巡检的重点监控航线中，提高巡检针对性。

通过这种“点”与“面”的有机结合，将地灾监测升级为多维度、全周期的综合风险管理，大幅提升了监测工作的全面性与预见性。

3  AI模型构建与持续优化策略

基于复杂多变的真实野外场景构建AI模型，并在实际应用中建立了持续优化的闭环机制。

3.1  数据集构建与区域级标注策略

针对冲沟与滑坡两类典型高破坏性地灾，构建了专属训练数据集。标注环节，创造性地采用“区域级标注”策略。

滑坡（landslide）。标注含主体的裂缝、鼓胀区以及底部的堆积体等复合特征的整体影响范围。

冲沟（gully）。标注冲沟的主侵蚀沟道以及两侧受侵蚀影响显著的活跃地带。

该策略大幅降低标注成本，保留地灾宏观空间特征，快速定位潜在风险“区域”，避免因光照、分辨率变化导致的微小特征识别不稳定的问题。

3.2  模型选型与持续优化

选用兼顾精度与推理速度的YOLOv8s模型，适配边缘部署需求。为提升复杂地灾场景性能，一方面微调网络P2特征层以增强小目标感知能力，并通过模拟恶劣天气、随机变换等数据增强策略提升模型泛化性；另一方面设计“数据反馈—模型迭代”闭环机制，通过收集一线误报、盲区等反馈数据进行增量训练与版本迭代，并验证优化效果，使模型从静态工具进化为可持续学习的智能体，持续提升鲁棒性与准确率。

4  对比分析

4.1  巡检方式对比

智能化无人机巡检方案相比传统人工巡检方式有明显优势（表 1）。

表 1 巡检方式对比及优势分析

传统人工巡检是典型的被动式、伤害限制型范式，而无人机巡检方案构建了主动式、预测预防型管理模式。这一转型不仅使长期综合成本降低60%、风险损失减少80%，更从根源上消除了人员高风险作业隐患，真正实现从“治已病”到“治未病”的跨越。

效率革命性提升。依托“管、控、飞、析”一体化平台，实现任务自动规划与无人化执行。“边飞边检”模式，将原本数天甚至数周的人工徒步巡查压缩至数小时内完成，从根本上提升地灾监测作业效率。

响应速度质的飞跃。基于实时视频流的AI即时预警机制，疑似隐患的告警信息可在秒级内通过多渠道推送至一线人员。近乎零延迟的响应实现了隐患的快速定位与即时处置，极大缩短了风险处置周期，有效防止了灾情扩大。

决策支持的科学化。可视化数据大屏为管理者提供了全局态势的直观感知，结合多时相影像分析报告与历史轨迹数据，管理层可依托客观、多维度数据决策，替代零散的、主观的巡查报告，为科学决策提供了坚实依据。

风险管理理念的升维。核心成效是通过多时相演变分析，实现地灾风险管理从被动的“事件响应”向主动的“趋势预警”的根本转变。系统识别坡体植被、土方的细微变化，提前预判滑坡风险演变趋势，为采取预防性措施争取了宝贵的时间窗口[4]。

4.2  前瞻分析

展望未来，该方案应用前景广阔。一方面可通过LiDAR（激光雷达）、高光谱等多传感器融合，提升地灾识别的精度。另一方面其“管、控、飞、析”框架可扩展性强，应用领域可从地灾监测拓展至环境保护、电力巡检、农业植保等更广泛的领域，创造更大的社会与经济价值。

5  结论

通过构建“管、控、飞、析”一体化智能平台，显著提升了地灾监测的自动化与智能化水平，在保障油气管线等关键基础设施安全方面展现出重大的应用价值。它不仅实现了作业效率与安全性的革命性突破，更重要的是，通过“点面结合”的数据分析，推动了风险管理从事后被动响应向事前主动预警的战略转型。

当前方案仍存在一定的局限性，例如，无人机在暴雨、大风等极端恶劣天气下的飞行能力受限；AI模型的识别能力目前主要聚焦于滑坡和冲沟，对其他类型的地灾（如泥石流、地面沉降）的识别仍需进一步研发。未来的研究方向将重点围绕多传感器数据融合技术，以及将模型泛化至更多地灾类型的能力上，以期构建一个更加全面、智能的空天地一体化灾害监测体系[5]。

 

参考文献：

[1]牛晓富，黄河，张红民，等.改进YOLOv8的路基边坡裂缝检测算法[J].光电工程，2025，52 (1)：3-17.

[2]张康聪，李清泉，杨必胜.大语言模型赋能遥感影像语义理解与检索研究进展[J]. 测绘学报，2025，54 (2)：289-306.

[3]Jocher G, Chaurasia A, Qiu J. YOLO by Ultralytics. 2023.

[4]刘艳霞，殷坤龙，柴波.地质灾害深度学习样本集构建与标注技术规范研究[J].地质通报，2025，44 (1)：187-195.

[5]王楠，葛大庆，张兵.无人机 LiDAR 与高光谱融合的滑坡精细识别方法[J].遥感学报，2024，28 (11)：2015-2032.

作者简介：梁嘉，1990年生，本科，助理工程师，主要从事油气管道保护及智能巡护工作。联系方式：15191570527，liangjia.pipechina.com.cn。