天然气管道作为国家能源传输的主要传输介质,是国家重要的基础设施。长距离传输天然气管道口径较大、压力较高,泄露后将造成重大安全隐患。现有的传统甲烷泄漏检测系统存在方案实施周期较长、人工巡检劳动强度大等缺陷。因此,设计并实现一套高精准的智能化甲烷泄露监测系统迫在眉睫。本文针对长距离传输天然气管道,设计并实现了基于智能巡航算法的物联网激光甲烷遥测云平台。本文对现有空间信息建模中传统特征区域选取部分进行改进,使用全卷积神经网络图像语义分割模型,提高了特征区域的选取精度。同时,针对自旋状态下的单目视觉定位场景,首次将传统定位技术中记录三维空间信息的三维直角坐标系替换为三维极坐标系,有效的提高了单目视觉定位算法效率。本系统使用云计算的软件即服务(Software as a Service,SaaS)模式的云平台,将智能巡航算法等功能作为服务发布出去,为物联网终端提供稳定可靠的算法支持。在此基础上,本文设计并实现了以智能巡航算法为核心的基于物联网的激光甲烷遥测云平台。本文对整个云平台进行了功能测试和性能测试,其中算法性能测试结果表明智能巡航算法相比常规巡航方法将发现泄漏平均时间缩短了 48.77%,这意味着在泄露发生后能更快的发现泄漏并确定泄露点,能够在处理泄漏问题的黄金时间内争取宝贵的时间。通过功能测试,云平台实现了甲烷泄漏精准检测、监控管理远程操作、问题消息及时反馈、设备升级云端更新等功能,为天然气传输相关行业提供了实际的应用和参考价值。