【摘 要】
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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
【机 构】
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福州市勘测院,福建 福州 350108
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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。
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