СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ПОЛУЧЕННЫХ В ПРОЦЕССЕ ПОДЗЕМНОГО БУРЕНИЯ ИЛИ В ПРОЦЕССЕ ТЕХНИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ

1. Система, содержащая:
систему визуального контроля, содержащую
камеру технического контроля, которая получает изображения во внутренней части по меньшей мере одного из коммуникационной линии и туннеля для прокладки коммуникационной линии, и
первый интерфейс связи, по которому передаются данные изображений, соответствующие изображениям; и
систему анализа изображений, содержащую
второй интерфейс связи, который принимает данные изображений от системы визуального контроля,
модуль адаптации модели, который модифицирует модель классификатора на основании по меньшей мере одного из данных обратной связи и обучающих данных, и
модуль классификатора, в котором реализована модель классификатора для идентификации множества признаков в данных изображений, соответствующих дефектам, причем дефекты включают в себя по меньшей мере одно из поперечного отверстия, поперечной трубы и отклонения от проектной конструкции, и который модифицирует данные изображений в соответствии с идентифицированным множеством признаков.
2. Система по п.1, отличающаяся тем, что система анализа изображений расположена удаленно от системы визуального контроля и/или интегрирована в систему визуального контроля.
3. Система по п.1, отличающаяся тем, что система анализа изображений принимает данные изображений из системы визуального контроля через облачную систему.
4. Система по п.1, отличающаяся тем, что модель классификатора классифицирует каждый из множества признаков, причем каждый из множества признаков обозначает по меньшей мере один из дефектов.
5. Система по п.4, отличающаяся тем, что модель классификатора присваивает вероятность каждому из множества признаков, причем каждая из вероятностей соответствует вероятности, с которой соответствующий один из дефектов представлен в данных изображений.
6. Система по п.1, отличающаяся тем, что изменение данных изображений в соответствии с идентифицированными признаками предусматривает присвоение метки для кадра данных изображений, который содержит один из идентифицированных признаков.
7. Система по п.6, отличающаяся тем, что метка включает в себя индикацию по меньшей мере одного из наличия поперечной трубы, отсутствия поперечной трубы, наличия поперечного отверстия и отсутствия поперечного отверстия в кадре.
8. Система по п.1, отличающаяся тем, что обучающие данные включают в себя обучающие данные изображений, включающие в себя множество признаков.
9. Система по п.8, отличающаяся тем, что модуль адаптации модели модифицирует модель классификатора на основании того, идентифицировала ли модель классификатора множество признаков в обучающих данных изображений.
10. Система по п.1, отличающаяся тем, что множество признаков включают в себя по меньшей мере одно из параллельных линий, цветовой информации, результатов кластеризации методом K-средних и градиентов.
11. Способ, предусматривающий:
получение изображений во внутренней части по меньшей мере одного из коммуникационной линии и туннеля для прокладки коммуникационной линии и
при помощи системы анализа изображений
прием данных изображений, соответствующих изображениям;
модификацию модели классификатора на основании по меньшей мере одного из данных обратной связи и обучающих данных;
использование модели классификатора для идентификации множества признаков в данных изображений, соответствующих дефектам, причем дефекты включают в себя по меньшей мере одно из поперечного отверстия, поперечной трубы и отклонения от проектной конструкции; и
модификацию данных изображений в соответствии с идентифицированным множеством признаков.
12. Способ по п.11, отличающийся тем, что система анализа изображений расположена удаленно от системы визуального контроля и/или интегрирована в систему визуального контроля.
13. Способ по п.11, отличающийся тем, что система анализа изображений принимает данные изображений через облачную систему.
14. Способ по п.11, отличающийся тем, что дополнительно предусматривает классифицирование с использованием модели классификатора каждого из множества признаков, причем каждый из множества признаков обозначает по меньшей мере один из дефектов.
15. Способ по п.14, отличающийся тем, что дополнительно предусматривает присваивание с использованием модели классификатора вероятности каждому из множества признаков, причем каждая из вероятностей соответствует вероятности, с которой соответствующий один из дефектов представлен в данных изображений.
16. Способ по п.11, отличающийся тем, что изменение данных изображений в соответствии с идентифицированными признаками предусматривает присвоение метки для кадра данных изображений, который содержит один из идентифицированных признаков.
17. Способ по п.16, отличающийся тем, что метка включает в себя индикацию по меньшей мере одного из наличия поперечной трубы, отсутствия поперечной трубы, наличия поперечного отверстия и отсутствия поперечного отверстия в кадре.
18. Способ по п.11, отличающийся тем, что обучающие данные включают в себя обучающие данные изображений, включающие в себя множество признаков.
19. Способ по п.18, отличающийся тем, что дополнительно предусматривает модификацию модели классификатора на основании того, идентифицировала ли модель классификатора множество признаков в обучающих данных изображений.
20. Способ по п.11, отличающийся тем, что множество признаков включают в себя по меньшей мере одно из параллельных линий, цветовой информации, результатов кластеризации методом K-средних и градиентов.