基于 Swin Transformer 的地下排水管道缺陷图像分类方法.pdf

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1、基于 Swin Transformer 的地下排水管道缺陷图像分类方法云南大学国际河流与生态安全研究院 资源与环境专业汇报人：计淳厚 导师：解智强教授研究方向：地下排水管道缺陷图像检测模型研究、手机信令数据在城市交通状况分析中的应用研究目录CONTENT研究背景Research Backgrounds研究内容和方法Research Content And Methods研究结果Research Results研究结论Research Conclusions未来工作方向 Future Work Directions一二三四五行业PPT模板http:/ Research Focus六研究背景Res

2、earch Backgrounds研究背景城市排水系统是关键基础设施，它具有确保雨水与废水安全排放，维护公共卫生与环境，控制洪水，防止内涝，保护水资源的重要作用。依照“十四五”水安全保障规划的要求，我国需要加快实施供水管网的改造和升级。但目前我国大量地下排水管道仍存在：1.腐蚀和破裂等结构性问题2.管道中存在障碍物等功能性问题排水管道缺陷不仅增加了污水处理的成本，还严重危害了城市环境和人民的健康，在大雨或暴雨时系统可能超载，如右图所示，导致排水不畅和内涝现象；严重地下排水管道缺陷甚至会导致道路塌陷等问题。因此，定期对排水管道进行检测和维护，确保它们处于最佳工作状态，变得尤为重要。这不仅可以确保

3、我们的生活环境安全，长远来看还可以节省大量的维修成本和资源。研究背景目前，闭路电视检测(Closed Circuit Television，CCTV)技是评估地下排水管道状态的首选方法，如右图所示。虽然CCTV技术已取得了一些进步，但仍然面临着一些问题。1.依赖人工检测与主观性：传统的缺陷检测流程在很大程度上依赖于人工进行检测。这种方法不仅效率低下，而且结果具有较大的主观性。2.自动检测算法的不足：现有的自动检测算法主要分为两类：传统机器学习算法和基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法。传统机器学习算法通常需要手动特征工程，而基于CNN的算法生成的模型可能在泛化性能上存在不足，难以适应各种不

4、同类型的管道缺陷。研究背景研究内容和方法Research Content And Methods研究内容和方法Transformer架构Transformer 它通过自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，如文本或时间序列。这种机制使得 Transformer 能够同时关注序列中的所有元素，有效捕获长距离依赖，从而提高了对整个序列的理解能力。Transformer 可以并行处理数据，显著提高了训练和推理的效率。它广泛应用于自然语言处理领域，如ChatGPT的基础架构。Transformer 的核心特点包括层次化结构、强大的并行处理能力以及对序列元素位置的编码，这使其成为当前

5、深度学习领域的一个重要里程碑。研究内容和方法多头注意力机制多头注意力机制的核心是基于 键（Key,K)、查询（Query,Q）和 值（Value,V）的结构。注意力 机制通过计算查询和键之间的相似度来分配注意力权重，然后这些权重被用来加权值向量，生成加权和的输出。在多头注意力中，这一过程在多个头上独立进行，每个头关注输入数据的不同方面，这种分割和独立处理使得模型能够在不同的表示子空间并行地学习信息，捕捉到更丰富和细粒度的数据特征。最后，所有头的输出被组合并线性变换，形成最终的输出。这种 K,Q,V 结构使得多头注意力能够更细致地理解和表示输入数据，增强了模型的表达能力，尤其在处理复杂的序列数据

6、时表现突出。研究内容和方法Vision Transformer架构Vision Transformer(ViT)是 Transformer 架构专门用于处理图像数据的应用，它将图像分割成一系列称为patch的小块，然后将这些块视为序列来处理。这种方法允许 ViT 使用传统 Transformer 中的自注意力机制来分析图像，与传统的卷积神经网络相比，ViT 不依赖于局部卷积操作，而是通过注意力机制直接学习图像的全局特征。这种全局特征理解能力使 ViT 在图像分类、对象检测等任务上取得了卓越的性能。研究内容和方法Swin Transformer架构Swin Transformer 引入了一种称为