利用深度学习模型智能识别地下排水管道缺陷
排水管道健康状况直接影响整个城市的排水效果,CCTV检测作为目前最为常见的排水管道健康状况检测方法,仍存在自动化程度不高、工作效率低下、严重依赖人工经验等问题.为解决以上问题,本文将当前先进的深度学习技术与地下排水管道缺陷检测技术相结合,提出了一种基于深度学习模型的地下排水管道缺陷智能识别技术.同时,将管道缺陷智能识别与管道检测工作流程紧密结合,实现城市排水管道检测报告的快速自动生成等功能,从而大大提高排水管道缺陷的检测效率.
排水管道缺陷;深度学习模型;CCTV检测;卷积神经网络;智能识别系统
P208(一般性问题)
2019年珠海市促进实体经济高质量发展专项资金珠工信〔2019〕557号
2021-11-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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