城市排水管道缺陷智能检测方法研究

作     者：雷江浩 刘光宇 张温 程静 LEI Jianghao;LIU Guangyu;ZHANG Wen;CHENG Jing

作者机构：西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院西安710055 西安建筑科技大学管理学院西安710055 

基　　金：陕西省自然科学基金面上项目(2024JC-YBMS-286) 

出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)

年 卷 期：2024年第32卷第12期

页      码：81-87页

摘      要：针对城市排水管道缺陷自动化检测准确率低、目标定位不准确的问题,提出一种改进YOLOv8的排水管道缺陷检测模型;该模型在基线模型中引入感受野注意力卷积,并构建了C2F_RFAConv模块,通过空间感受野与卷积交互自适应学习的方式,增强模型对缺陷特征的提取能力;同时,提出一种混合注意力高低阶特征融合网络,将Backbone和Neck输出的3种不同尺度的低阶特征和高阶特征进行有效融合,增强模型学习图像全局上下文信息的能力;此外,对影响边界框回归的重叠情况、中心点距离、宽高偏差等因素进行了综合分析,设计Inner-MPDIoU损失函数,使模型适应不同尺寸的缺陷检测任务,提高缺陷目标边界框的定位准确率;经过实验验证发现,改进后的模型取得了93.9%的平均检测准确率,较改进之前提升3.7%,漏检率和误检率仅为9.1%和17.6%,较改进之前分别降低3.2%和2.7%。

主 题 词：城市排水管道 缺陷检测 YOLOv8 感受野注意力卷积 特征融合 Inner-MPDIoU 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.12.012

馆 藏 号：203156461...