公开(公告)号：CN118229959A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410427915.4

申请日：2024-04-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 曹爽 ,  王治国 ,  管海燕 ,  谢政 ,  周钊 ,  周弈 ,  李佳颖

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及一种基于双重注意力机制与感受野扩增的地下排水管道缺陷识别方法，包括：S1、搜集图像数据并构建地下排水管道缺陷数据集；S2、搭建SSD卷积神经网络并结合地下排水管道缺陷特征对SSD网络进行改进；S3、对数据集进行数据增强以扩增训练数据集并设置卷积神经网络中超参数，对模型进行训练；S4、将经过训练的改进后的SSD目标检测模型作为测试网络读取测试图像，输出对管道缺陷目标识别的结果。本发明的技术方案，针对地下排水管道这一特定场景，构建基于深度学习的检测模型，检测效率高，大大提高了检测精度，检测速度也满足实时需求，能为地下排水管道的维护和保养提供丰富、便利的基础数据。