Детальная информация

В работе решается задача автоматического обнаружения крутоизогнутых участков (отводов) трубопровода по данным инерциального измерительного модуля (ИИМ) и одометрической системы, установленных на инспекционном снаряде. Цель — разработка методики, позволяющей выделять интервалы записи, соответствующие прохождению отводов в условиях отсутствия внешней навигации. Предложенный подход включает численное интегрирование угловой скорости с коррекцией Баумгарта и последующее выделение участков на основе порогов по углам поворота и локальной кривизне. Реализованный алгоритм применялся как к синтетическим сигналам, моделирующим движение с характерными искажениями датчиков (шумы, дрейфы, импульсные и вибрационные возмущения), так и к реальной записи. Качество его работы оценивалось с использованием метрик IoU, precision и recall. Алгоритм реализован на Python с использованием библиотек NumPy, SciPy и scikit-learn. Полученные результаты подтверждают применимость предложенной методики для первичного анализа трубопроводных трасс.

This work addresses the problem of automatic detection of pipeline bends in pipeline trajectories based on data from an inertial measurement unit (IMU) and an odometry system installed on an inspection device. The objective is to develop a methodology that identifies time intervals corresponding to bend passages in the absence of external navigation. The proposed approach includes numerical integration of angular velocity with Baumgarte correction, followed by segment detection based on thresholding the turning angles and local curvature. The implemented algorithm was applied to both synthetic signals, simulating motion with typical sensor distortions (including noise, drift, impulsive and vibrational disturbances) and to real diagnostic data. The algorithm’s performance was evaluated using IoU, precision, and recall metrics. The implementation was carried out in Python using the NumPy, SciPy, and scikit-learn libraries. The results confirm the applicability of the proposed methodology for the preliminary analysis of pipeline inspection data.