基于卷积神经网络的排水管道缺陷智能检测与分类

针对传统排水管道缺陷检测中需要消耗大量人力的问题,基于人工智能算法——卷积神经网络(CNN),建立自动检测和评估排水管道缺陷的智能系统。对CCTV视频图像中六种常见的管道状态(裂缝、错口、障碍物、残墙坝根、树根和正常类别)进行模型学习、训练和测试。CNN模型训练和验证的正确率分别为100%和97%,六类管道状态的平均识别准确率达到90%,证明所构建的模型在不需要相关检测专业知识的情况下,可以很好地识别本研究中的管道缺陷类型。其中,CNN模型对树根和错口的检测具有较高置信度,其次是残墙坝根和裂缝,障碍物和正常类别的分类精度最低。深度学习在排水管道缺陷自动检测领域具有可行性,模型具有良好的泛化能力,可为管道缺陷检测提供科学、准确的检测工具。

基于Deeplabv3+的排水管道缺陷检测与语义分割

传统计算机视觉技术应用于排水管道缺陷检测和评估,存在识别类型单一、时效性差、判断准确率低等问题,无法满足现代排水管道多缺陷共存、实时性强和精准检测的需求。近年来兴起的深度学习神经网络技术,具有强大的数据特征学习和处理能力。为此,提出了基于Deeplabv3+卷积神经网络的管道缺陷检测及语义分割方法,实现对排水管道缺陷的多类型检测、空间定位和几何属性分割。分别比较了ResNet-18、ResNet-50、Mobilenet_v2、Xception和InceptionResnet_v2这5类骨架特征提取网络对缺陷检测和语义分割的影响作用。结果表明,ResNet-50的识别分割性能优于其他网络,准确率达到89.8%,平均交并比和加权交并比分别为53.2%和83.9%,分割速率为12.50帧/s。这为排水管道缺陷的智能检测与分割提供了新的技术支撑和手段。

基于生成对抗网络和迁移学习的排水管道缺陷识别

城市排水设施的服役可靠性成为越来越重要的工程问题,高效率、自动化、大规模的管道缺陷智能检测是城市排水设施建设和管理的迫切需求和重要发展趋势。近年来深度学习技术发展迅速,为排水管道缺陷检测提供了新方法。然而,数据量不足和样本不均衡是深度学习模型普遍存在的问题,影响模型的泛化能力和识别鲁棒性。基于当前先进的生成对抗网络(StyleGAN),提出了一种高质量的排水管道缺陷图像合成方法,以解决训练样本问题。进一步采用卷积神经网络算法,借助迁移学习和预训练模型(SqueezeNet网络)实现管道缺陷识别,提升模型识别效率,并对合成图像进行效果验证。结果表明,StyleGAN能高效合成高质量的缺陷图像,识别模型的平均精度达到90.0%(对树根、错口、残墙坝根和障碍物的精度分别为99.7%、92.3%、87.7%和81.7%)。借助生成对抗网络实现数据增强,为深度学习模型训练提供了一种有前景的方法,具有重要的应用意义。