基于深度学习的排水管道缺陷识别关键技术及应用研究

随着城镇排水管道检测业务的不断发展,传统的缺陷识别方法存在作业效率低,且容易出错等问题已不能满足生产要求。深度学习作为机器学习领域的最新研究成果,建模与表征能力强大,在图像处理领域取得了突破成果。为此,本文提出一种基于深度学习的排水管道缺陷智能识别的方法,通过实验及应用验证,该方法对管道缺陷识别率超过90%,具有较好的鲁棒性。

排水管道缺陷内窥检测智能识别系统研究

目前国内各城市已普遍采用管道机器人深入管道内部摄取视频影像,有效获取到可供管道缺陷检测的一手资料,但缺陷识别依靠人工目视识别,耗时耗力,生产周期长。本文利用福州市勘测院多年累积的管道检测数据,在Pytorch框架下、基于深度学习建立了排水管道缺陷内窥检测智能识别系统,包括:数据预处理,残差神经网络设计与训练、系统集成等。重点实现了三级组合识别模型建构(二分类,类型识别,等级识别),解决了系统准确度等技术难题。经生产实践表明:模型准确率高,可有效提高管道健康状况检查质量和效率。

基于深度学习的排水管道缺陷内窥检测智能识别系统研究

目前国内各城市已普遍采用管道机器人深入管道内部摄取视频影像,有效获取到可供管道缺陷检测的一手资料,但缺陷识别大部分依靠人工目视识别,耗时耗力,生产周期长。利用福州市勘测院多年累积的管道检测数据,基于Pytorch深度学习框架、建立了排水管道缺陷内窥检测智能识别系统,包括:数据预处理,残差神经网络设计与训练、系统集成等。重点实现了三级组合识别模型建构(二分类,类型识别,等级识别),解决了系统准确度等技术难题。经生产实践表明:模型准确率高,可有效提高管道健康状况检查质量和效率。

基于卷积神经网络的管道井缺陷识别研究

管道井与人类社会生活息息相关,而由于管道井盖丢失、破损造成交通事故频发,危害人类财产生命安全。本文提出利用计算机视觉技术检测识别管道井缺陷,然后通过标记报警功能来实时抢修,可以避免更多事故的发生。本文通过构建深度神经网络模型,利用卷积神经网络模型自动提取图像中每种管道井缺陷的特征,通过对管道井的六种缺陷现象进行训练、测试,得到最终识别结果。实验结果表明,卷积神经网络对管道井缺陷图像的识别达到来预期的效果,并在缺陷检测中优于传统的分类模型。

长输油气管线缺陷识别软件系统设计与实现

为了充分发挥金属磁记忆技术在管道缺陷检测中的优势,解决磁记忆信号本身不能判断缺陷类型的问题,建立了一种管道缺陷识别分类方法,设计并开发了一套基于C#和MATLAB混合编程的长输油气管线缺陷识别软件系统。该软件利用MATLAB对长输管线金属磁记忆数据进行数据处理、特征量计算及方法建模等工作,利用C#搭建面向用户的操作界面,使用户能够快速准确地对长输油气管道中的腐蚀缺陷、焊缝应力集中区域、弯管应力集中区域进行识别定位并加以区分。