目前市政燃气工程中普遍使用塑料管材,其中PE管材因其具有抗腐蚀、密闭性、柔韧性和耐冲击等优点而被广泛应用。在实际使用过程中,由于PE管道施工质量不过关从而导致天然气泄漏,引发重大安全事故,给人民的生命财产造成损失。因此,设计开发能够满足建设单位、施工单位和监检单位要求的PE管道施工质量监控平台势在必行。本文开发的PE管道施工质量监控系统采用B/S设计模式结合SSH框架实现,数据库使用My SQL,系统经过测试性能良好,实用性强。论文内容主要分为系统的设计与实现和施工质量的智能化监督。(1)论文详细阐述了PE管道施工质量监控系统的需求,分析了在管理燃气管道施工质量时需要控制的因素,主要包括对人员,设备和数据的控制,根据实际项目管理得到系统需要的功能需求包括:焊工管理需求、焊接数据管理需求、项目管理需求、施工质量监督功能和用户权限管理需求。在需求分析的基础上,论文阐述了系统设计,说明了系统的体系架构,并对系统的功能模块进行划分,利用流程图、类图、时序图等建模方法,对功能模块进行了详细设计,之后给出数据库结构的设计。根据设计结果实现了系统的主要功能模块,最后给出系统测试的内容和结果。(2)论文通过介绍图像识别的过程,对关键步骤的算法进行比较,得出深度学习在处理图像分类问题的优势。本文对卷积神经网络的相关理论进行了详细研究,分析阐述经典神经网络模型。在处理焊工人脸图像时,本文首先对VGG网络模型进行分析和研究,搭建适用于本文研究对象的VGG模型,并对进行改进将其与Siamese网络相结合构建了Sia VGG网络模型。最后使用LFW人脸数据库训练Sia VGG网络模型,实验结果表明改进的Sia VGG网络模型在焊工身份验证方面有较高的准确性。针对焊工身份验证和回填质量检测的数据集和分类难度不同,在回填质量检测时以经典Le Net-5模型为基础,搭建回填图像的分类模型,通过在自采集数据集上的训练实现回填图像的分类检测。通过使用本系统使得相关单位用户可以对项目的全过程进行监管,从而提高燃气管道施工管理质量,降低项目风险的发生,具有实际应用价值。