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公开(公告)号：CN118230233A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211576411.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明一种临时用电气设备配电箱门是否关闭检测方法，包括：获取工地作业现场的监控视频；获取含有临时用电气设备配电箱门的图像并进行标注得到数据集；构建目标检测模型和图像分类模型，并利用数据集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；获得测试集合，获取实时的监控视频，并每隔N帧获取一次连续的N帧待测作业现场图像；将待测作业现场图像输入目标检测模型中获取配电箱门的位置信息，并获取用电气设备配电箱门的目标图像的状态信息；对状态信息进行分析，得出用电气设备配电箱门的状态并处理；连续M帧均被标记为配电箱门未关，则发出预警信息。本发明对临时用电气设备配电箱门未关的情形进行预警，从而能够及时发现隐患。
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公开(公告)号：CN118212574A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211576406.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明一种基于深度学习的吊车支腿安全检测方法，包括：获取现场吊车作业的监控视频Vin；通过监控视频获取含有吊车的图像Iin；对获取到的吊车图像进行标注作为样本数据Iann；构建神经网络模型，利用训练样本和测试样本进行训练，得到训练好的神经网络模型；获取实时的监控视频Vtest，并获取连续N帧待测吊车图像作为待测组Itest；将待测吊车图像Itest输入到训练好的神经网络模型中，得出吊车及其支腿的坐标、类别和置信度；将监控视频中支腿所在的位置单独裁剪并进行分类，获得分类结果c′，替换检测模型中的类别结果c；结果整合与报警判定。本发明通过对实时的视频做处理来实现吊车支腿未加垫板的检测方法，能够及时发现隐患，保障人员的生命和财产安全，避免意外的发生。
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公开(公告)号：CN118013964A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211342860.4
申请日：2022-10-29
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于油田安全环保信息分类技术领域，尤其涉及一种油田安全环保问题标准化归类方法。该油田安全环保问题标准化归类方法通过对油田历史安全环保问题进行梳理，提出了一种基于融合主题特征的短文本类别分类手段，通过重新对安全环保问题进行编码，从而提高问题检索效率和准确率；并配套信息化手段，实现了安全环保问题的快速分类及分析，保障事项归类的准确度，提升了本质化管理水平。油田安全环保问题标准化归类方法包括有提取油田安全环保问题的主题特征；提取油田安全环保问题的文本特征；进行向量拼接处理，得到油田安全环保问题具有主题特征的文本特征；进行整合、归一化处理，并通过Softmax逻辑回归得到分类结果等步骤。
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公开(公告)号：CN117952892A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211322601.5
申请日：2022-10-27
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
Abstract: 本发明提供了一种警戒带的检测方法，用以对施工现场的警戒带进行检测，包括步骤：S100、获取施工现场中含有警戒带的作业场景图像；S200、对含有警戒带的作业场景图像进行标识，得到标识数据，并根据标识数据构建检测模型；S300、间隔获取连续的N帧含有警戒带的现场作业图像，其中N为正整数；S500、从N帧作业现场图像中选取至少两张样本图像，并通过检测模型获取至少两张样本图像的边界框；S600、将至少两张样本图像的边界框进行交并比匹配，如果匹配成功则断定警戒带没有断开，若匹配失败则断定警戒带断开，其能够提高对作业现场的警戒带进行检测的精确性，满足了安全生产的管理要求。
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公开(公告)号：CN116797056A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210213742.7
申请日：2022-03-07
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种仪表设备的评价方法、装置以及存储介质。其中，一种仪表设备的评价方法，包括：获取仪表设备的第一指标数据，第一指标数据指示仪表设备以下类别的属性：经济性、质量性能、稳定性以及用户满意度；通过基于机器学习的评价模型，根据第一指标数据，确定仪表设备的仪表运维性能指数，其中仪表运维性能指数用于指示仪表设备的综合评价分数；以及根据仪表运维性能指数对仪表设备进行评价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116030489A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111236879.6
申请日：2021-10-24
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于抽油机未停机目标检测、目标对比技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法。该种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法用于实时检测抽油机未停机（抽油机在运动或停止运动时未拉手刹器），人员靠近砸伤或挤伤的安全隐患，不仅能够满足油田企业的管理要求，而且能够及时发现技术人员的安全隐患并发出预警，避免意外的发生。该基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法包括有构建YOLOv5网络模型结构、训练神经网络模型，建立抽油机状态与待测抽油机图像的关联，判断待测抽油机图像的检测目标结果中是否存在抽油机、以及判定抽油机是否处于运动状态，判断其中是否与存在人员，计算人员目标和围栏目标的交并比等步骤。
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公开(公告)号：CN105629169B
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201410670906.4
申请日：2014-11-20
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明提供一种电机试验用抽油机交变载荷加载控制器，其包括抽油机电机、直流电机、扭矩转速传感器以及DSP电参数测量采集电路组成的测量模拟系统和DSP核心控制系统，所述的测量模拟系统是直流电机模拟抽油机工况产生交变载荷加载于抽油机电机并测量抽油机电机各项电参数，所述DSP核心控制系统以接收到的抽油机电机电参数作为反馈量控制直流电机产生交变载荷。所述电机试验用抽油机交变载荷加载控制器在保证测量精度的前提下准确模拟现场抽油机的真实工况。该电机试验用抽油机交变载荷加载控制器解决现有抽油机交变载荷动态加载系统的不足之处，准确模拟抽油机载荷的真实工况，为抽油机节能电机的性能评价提供切实有效的科学依据。
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公开(公告)号：CN118172720A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211576407.X
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明在油田作业场景下的危险施工姿势检测方法，包括：获取工地作业现场的监控视频Vi；通过监控设备视频筛选作业人员场景图像Ii；将人员场景图像Ii进行标注，得到标注数据Iann，并划分为训练样本Itrain和验证样本Ivalid；将训练样本Itrain和验证样本Ivalid对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；获取实时的监控视频Vtest，并获取连续N帧待测作业现场图像作为待测组Itest；对待测组Itest进行测试，得出每幅测试图像中的工地作业人员的位置信息以及类别信息；将提取作业人员的目标框输入人体姿态估计算法，从而获取目标的姿态信息p；结果整合与报警判定。本发明能够对作业中作业人员是否有安全隐患实现实时检测，能够及时发现人员不安全行为并发出预警，避免意外的发生。
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公开(公告)号：CN116030490A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111236896.X
申请日：2021-10-24
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于油气井目标检测、目标对比技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的未佩戴便携式气体报警仪检测方法。该种基于深度学习的未佩戴便携式气体报警仪检测方法用于实现实时检测进入受限空间入口且没有佩戴气体报警仪的人员状况，不仅能够满足油田企业的管理要求，而且能够及时发现技术人员的安全隐患并发出预警，避免意外的发生。该一种基于深度学习的未佩戴便携式气体报警仪检测方法包括有构建YOLOv5网络模型结构、训练神经网络模型，计算含有人员的检测目标结果中人员的坐标值以及受限空间入口的坐标值，计算含有人员的检测目标结果中人员的中心坐标位置，判断气体报警仪的目标标注等步骤。
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公开(公告)号：CN114612735A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011408084.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心 , 胜利油田检测评价研究有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V20/40 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的吊钩防脱装置检测方法，具体为：从监控视频中获取含有吊钩的吊钩图像并进行人工标注作为样本数据，构建神经网络模型并训练，将实时获取的监控视频输入到训练好的神经网络模型中，得出吊钩目标和防脱装置目标，计算吊钩目标和防脱装置目标的交并比若吊钩的N个暂计结果均为暂未安装防脱装置，则该吊钩的检测结果即为未安装防脱装置，并将输出检测结果；该待测组检测完毕。本发明的有益效果是：本发明通过目标检测技术能够对作业中吊车吊钩是否安装防脱装置实现实时检测，不仅满足管理要求，而且能够及时发现未安装防脱装置的吊钩并发出预警，避免意外的发生。
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