导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能捡漏技术有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
泄漏检测方法有哪些
三、泄漏检测的一般方法
1．查清管道位置 采用管道探测仪查清管网的确切位置，这是泄漏检测的前提。由于天然气“乱窜”的特点，往往会在根本没有管道的地方发现它的踪影。如果我们据此来确定漏点位置，就会闹出很多笑话。因而，搞清管道的位置，并引导我们在地面沿着管道路径进行泄漏检测，就可避免因燃气“乱窜”而造成漏点的错误判断。 通常情况下，城市地下埋设的管网都较为密集，管道之间不可避免地会发生信号传递和干扰，这显然就增加了将目标管道和非目标管道区别开来的难度，同时，对目标管道的深度测量也难以做到精确、可靠。这就会大大增加对漏点准确定位时的危险性。因而，对管道探测仪的选择，仅仅要求较高的灵敏度是远远不够的，它优良的抗干扰性也必需受到足够的重视。日本富士公司生产的PL一960金属管线探测仪因其内部的双水平天钱的差动式结构，使其在探测实践中管道信号感应面相对狭窄，形成信号波峰瘦峻、高耸的特征，可有效地在管网密集地段准确地捕捉到目标管道的信号。
2．发现异常点 采用手推式埋地管道泄漏检测仪，在地面沿管路推行，仪器的采样吸气口与地面始终保持接触状态。这样的方式，既可避免在没有管道的地方去进行无意义的检测，同时，因为吸气口紧贴地面，燃气一旦窜出地面还未及扩散就已被吸入，即使是微小的泄漏也会被检出。在实验中检查出的漏点有很多是用肉眼看不出来的，只有当洗衣粉水浇上去，慢慢地才会冒出一个小泡。
在泄漏检测仪的选择上要注意三点：
(1)高灵敏度。我们推荐多个量程中包含lOOppm档的检测仪。许多燃气公司就将已有的报警仪(量程为0～100％LEL，如果检测对象是天然气，量程即为500(~ppm或0～5％vol当成检漏仪来用。例如，在某次查漏演示中，使用日本新宇宙公司生产的XP一707手推式检漏仪查出一个异常点，浓度显示为150ppm。甲方单位很快拿来一台也是日本新宇宙公司生产的检测仪，型号是XP一311A(量程为0～100％LEL)，进行测试，结果指针纹丝不动，并据此认为没有泄漏。但后来的开挖结果是一个微漏。殊不知，100ppm和50000ppm在灵敏度上相差500倍。
(2)采气孔必需是贴地的。
(3)采用内置泵吸式。
3．漏点 发现异常点后就要在异常点上方的地面打出探孔，目的是导引泄漏出的燃气向地面自由、垂直上升，为确认漏点的准确位置提供客观依据。打孔前必需再次对管道进行精确定位，以保证管道的安全。探孔的数量至少在三个以上，探孔的深度应尽可能接近或超过管道的埋深(考虑到漏点有可能是在管道的下方)。根据不同的地面情况，采用多种地面钻孔设备：一对水泥、沥青等坚硬密实地面进行穿透性钻孔的较大功率电锤(建议燃气公司在有管道的混凝土路面钻出永久性探孔，定期在探孔口侦测可能出现的泄漏)；对土壤、砾石层地：面进行深部钻孔的钻洞棒。钻洞棒的长度会影响钻孔的深度，一般况下，北方城市可采用能钻1．5m深的钻洞棒；南方城市则选择能钻lm深的钻洞棒就行了。钻洞棒的选择既要有相当的钢性，以针对干燥密实的老土层；同时，为对付土层中较大的砾石和片石，钻洞棒还要有能够自动转向绕过砾石或片石的柔性。探孔打好后，就要逐个测量各探孔的气体浓度。这时的探孔因深及管道，泄出的气体会顺着探孔窜出地面，因而，通过对各探孔所测浓度大小的比较，即可判断漏点的准确位置。对于较大漏点的浓度测量(测试浓度超过5％、，01)，有必要采用量程为0～100％vol的高浓度的可燃气体检测仪。根据经验，80％以上漏点的上方探孔所测浓度都超过了5％vol。13本新-T-宙公司有一款XP一314的检测仪(测量范围：0一100％v01)，其原来的设计目的，是对新安装或维修后的管道进行空气置换时监测可燃气的浓度，以此来判断置换工作是否完成。
人工智能都有哪些技术?
1、计算机视觉
人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。
2、 机器学习
机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
3、自然语言处理
自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。
4、语音识别
现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。
一般来说人工智能技术包括什么？
人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
人工智能技术包括哪些？
工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。
人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。
目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。
人工智能技术包括哪些
人工智能技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
其中语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
1、计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2、机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
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