基于YOLO-DS的排水管道缺陷检测、追踪信息管理系统.pdf

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1、汇汇 报报 人：人：段懿航段懿航汇报日期：汇报日期：2023.11.23指导老师：王念念教授指导老师：王念念教授基于基于YOLO-DS的排水管道缺陷检的排水管道缺陷检测、追踪信息管理系统测、追踪信息管理系统2023 中国国际地下管线大会暨中国测中国国际地下管线大会暨中国测绘学会地下管线专业委员会绘学会地下管线专业委员会代表大会代表大会Underground Pipeline Committee of CSGPC目录目录一、选题背景及一、选题背景及研究意义研究意义二、国内外研究二、国内外研究现状现状三、技术三、技术内容内容四、总结四、总结展望展望引发基本消除城市基本消除城市，增强土壤污染源头防控

2、，增强土壤污染源头防控，提升环境基础设施建设水平，推进城乡人居环境整治。提升环境基础设施建设水平，推进城乡人居环境整治。必须把必须把作为作为里子工程里子工程摆在更加突出的位置摆在更加突出的位置近三年公开报道近三年公开报道551起起造成造成65人死亡人死亡每年发生超每年发生超200起起60%以上城市曾出现以上城市曾出现2住建部：黑臭在水里，住建部：黑臭在水里，根源在岸上，根源在岸上，核心在管网核心在管网据中国工程院咨询课题统计：据中国工程院咨询课题统计：平均每公里结构病害约平均每公里结构病害约24处处一、选题背景及研究一、选题背景及研究意义意义我国地下排水管道总里程已突破我国地下排水管道总里程已

3、突破90万公里，且增长迅速万公里，且增长迅速一、选题背景及研究一、选题背景及研究意义意义 选题背景及研究意义选题背景及研究意义背景背景：随着管道投入使用年限的增长，出现了一系列管道病害问题，如管随着管道投入使用年限的增长，出现了一系列管道病害问题，如管道整体结构的道整体结构的变形、破损变形、破损，管道内部的，管道内部的腐蚀、障碍物和异物插入腐蚀、障碍物和异物插入等，都会导等，都会导致城市地下管道无法顺利有效地发挥功能。因此，定期对管道进行病害检测致城市地下管道无法顺利有效地发挥功能。因此，定期对管道进行病害检测和修复，提升管道的运行质量和预防城市病的发生十分和修复，提升管道的运行质量和预防城市

4、病的发生十分重要。重要。变形变形破破损损异物插入异物插入意义：意义：在实际检测防治中，随着在实际检测防治中，随着CCTV机器人、无人机等基础设施视觉巡机器人、无人机等基础设施视觉巡检技术的广泛发展和应用，在巡检过程中产生大量的巡检图像或视频，但是检技术的广泛发展和应用，在巡检过程中产生大量的巡检图像或视频，但是检测结果需要检测结果需要人工判读。人工判读。为了克服人工解释的局限性，采用为了克服人工解释的局限性，采用智能化方法检测智能化方法检测管道缺陷图像已成为一种趋势，具有广泛的应用领域。管道缺陷图像已成为一种趋势，具有广泛的应用领域。国内外研究情国内外研究情况况巡检图巡检图像、视像、视频频传统

5、方法传统方法深度学习方法深度学习方法人工判读方法人工判读方法基于机器学习基于机器学习效率低下效率低下效果不佳效果不佳非参数学习非参数学习参数学习参数学习基于有监督学习基于有监督学习基于无监督学习基于无监督学习 相比于传统人工方法和机器学习算法，深度学习方法在模型的检测精度和实时性相比于传统人工方法和机器学习算法，深度学习方法在模型的检测精度和实时性的表现的表现进一步提高进一步提高，FPS帧率更高帧率更高 具有具有数据集易获得数据集易获得、结果准确率高结果准确率高和和易于应用易于应用等优点等优点二、国内外研究二、国内外研究现状现状三、技术三、技术内容内容 技术路线图技术路线图本系统主要由管道缺陷

6、检测、管道缺陷跟踪和缺陷信息管理三个模块组成，利用本系统主要由管道缺陷检测、管道缺陷跟踪和缺陷信息管理三个模块组成，利用YOLO网络进行训练，网络进行训练，保存最优训练结果保存最优训练结果。结合结合YOLO-DS网络对管道缺陷视频中网络对管道缺陷视频中的缺陷进行的缺陷进行追踪追踪，对追踪结果进行指标评估分析，最后构建管道缺陷信息管理平台，对追踪结果进行指标评估分析，最后构建管道缺陷信息管理平台三、技术三、技术内容内容 管道影像数据采集 将图像使用将图像使用LabelImg标注软件采用相同的标准进行统一手工标注，并将数据集标注软件采用相同的标准进行统一手工标注，并将数据集划分为训练集、验证集、测