一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别系统

本发明公开了一种基于深度学习的AUV海底石油管道巡检风险识别系统，涉及海洋工程技术领域，包括巡检风险管理中心，所述巡检风险管理中心通信连接有如下模块，其中：AUV自主巡检模块，用于部署AUV实施海底石油管道的巡检任务，并根据海底环境和管道状态动态调整AUV的控制指令，优化巡检路径和速度。本发明通过结合深度学习算法构建异常管道识别模型，能够对管道图像数据进行高效分类，识别出异常状态的海底石油管道区域，进而对识别出的异常状态区域进行进一步分析，计算管道风险趋向指数，评估管道的潜在风险等级，有助于及时发现并处理潜在的安全隐患，防止事故的发生，保障海底石油管道的安全运行。