基于深度学习的排水管道缺陷检测算法对比研究

管道的缺陷检测是城镇排水管道检修和维护的前提,通过准确的缺陷检测技术有利于推动城市管道的建设工程质量。相较于传统的缺陷检测方法,深度学习算法能提高缺陷检测的准确性和可靠性。研究基于管道实测缺陷数据,使用面向排水管道缺陷检测的图像语义分割算法和基于异常检测和半监督学习的排水管道缺陷多分类算法,以检测准确率、精确率和召回率为评估指标,分别检测错口、破裂和支管暗接三类管道缺陷,对比分析两种算法对管道缺陷的检测性能。研究发现,面向排水管道缺陷检测的图像语义分割算法是较为理想的管道缺陷检测模型。