在工业生产与日常运维中，管道“跑冒滴漏”问题不仅造成资源浪费，更可能引发安全隐患。传统人工巡检效率低、漏检率高，而图像识别技术的引入，为这一难题提供了智能化解决方案。通过部署高清摄像头与AI算法，系统可实时捕捉设备图像，自动识别液体泄漏、气体逸散等异常现象，实现从“被动维修”到“主动预警”的跨越。
图像识别技术的核心在于算法的精准性与适应性。系统首先采用基于深度学习的目标检测框架（如Faster R-CNN），对图像中的管道、阀门等关键区域进行快速定位，减少背景干扰；随后通过改进的U-Net语义分割算法，对泄漏区域的边缘轮廓进行像素级精细化识别，即使微小液滴或气雾也能被精准捕捉；针对动态泄漏场景，系统集成光流法与帧间差分算法，分析连续画面中的运动特征，有效区分正常液流与异常泄漏，降低误报率。此外，结合多光谱成像技术，算法可识别不同介质的泄漏（如水、油、气体），并标注泄漏位置与严重程度，为后续处置提供数据支撑。
睿如自研高精度图像识别检测技术是该系统的“智慧大脑”。该技术通过百万级工业场景数据训练，优化了复杂光照、油污遮挡、管道锈蚀等干扰因素下的模型鲁棒性，识别准确率达99.2%以上。同时，支持跨场景自适应学习，可快速适配化工、电力、市政等不同行业的检测需求。配合边缘计算架构，系统实现毫秒级响应，一旦发现泄漏，立即触发声光报警并推送工单至运维人员，将损失控制在萌芽状态。
从“人眼巡检”到“AI智查”，图像识别技术正以高效、精准、可靠的特性，重新定义工业安全监测标准，为生产安全保驾护航。
