基于YOLO-DS的排水管道缺陷檢測、追蹤信息管理系統.pdf

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1、匯匯 報報 人：人：段懿航段懿航匯報日期：匯報日期：2023.11.23指導老師：王念念教授指導老師：王念念教授基于基于YOLO-DS的排水管道缺陷檢的排水管道缺陷檢測、追蹤信息管理系統測、追蹤信息管理系統2023 中國國際地下管線大會暨中國測中國國際地下管線大會暨中國測繪學會地下管線專業委員會繪學會地下管線專業委員會代表大會代表大會Underground Pipeline Committee of CSGPC目錄目錄一、選題背景及一、選題背景及研究意義研究意義二、國內外研究二、國內外研究現狀現狀三、技術三、技術內容內容四、總結四、總結展望展望引發基本消除城市基本消除城市，增強土壤污染源頭防控

2、，增強土壤污染源頭防控，提升環境基礎設施建設水平，推進城鄉人居環境整治。提升環境基礎設施建設水平，推進城鄉人居環境整治。必須把必須把作為作為里子工程里子工程擺在更加突出的位置擺在更加突出的位置近三年公開報道近三年公開報道551起起造成造成65人死亡人死亡每年發生超每年發生超200起起60%以上城市曾出現以上城市曾出現2住建部：黑臭在水里，住建部：黑臭在水里，根源在岸上，根源在岸上，核心在管網核心在管網據中國工程院咨詢課題統計：據中國工程院咨詢課題統計：平均每公里結構病害約平均每公里結構病害約24處處一、選題背景及研究一、選題背景及研究意義意義我國地下排水管道總里程已突破我國地下排水管道總里程已

3、突破90萬公里，且增長迅速萬公里，且增長迅速一、選題背景及研究一、選題背景及研究意義意義 選題背景及研究意義選題背景及研究意義背景背景：隨著管道投入使用年限的增長，出現了一系列管道病害問題，如管隨著管道投入使用年限的增長，出現了一系列管道病害問題，如管道整體結構的道整體結構的變形、破損變形、破損，管道內部的，管道內部的腐蝕、障礙物和異物插入腐蝕、障礙物和異物插入等，都會導等，都會導致城市地下管道無法順利有效地發揮功能。因此，定期對管道進行病害檢測致城市地下管道無法順利有效地發揮功能。因此，定期對管道進行病害檢測和修復，提升管道的運行質量和預防城市病的發生十分和修復，提升管道的運行質量和預防城市

4、病的發生十分重要。重要。變形變形破破損損異物插入異物插入意義：意義：在實際檢測防治中，隨著在實際檢測防治中，隨著CCTV機器人、無人機等基礎設施視覺巡機器人、無人機等基礎設施視覺巡檢技術的廣泛發展和應用，在巡檢過程中產生大量的巡檢圖像或視頻，但是檢技術的廣泛發展和應用，在巡檢過程中產生大量的巡檢圖像或視頻，但是檢測結果需要檢測結果需要人工判讀。人工判讀。為了克服人工解釋的局限性，采用為了克服人工解釋的局限性，采用智能化方法檢測智能化方法檢測管道缺陷圖像已成為一種趨勢，具有廣泛的應用領域。管道缺陷圖像已成為一種趨勢，具有廣泛的應用領域。國內外研究情國內外研究情況況巡檢圖巡檢圖像、視像、視頻頻傳統

5、方法傳統方法深度學習方法深度學習方法人工判讀方法人工判讀方法基于機器學習基于機器學習效率低下效率低下效果不佳效果不佳非參數學習非參數學習參數學習參數學習基于有監督學習基于有監督學習基于無監督學習基于無監督學習 相比于傳統人工方法和機器學習算法，深度學習方法在模型的檢測精度和實時性相比于傳統人工方法和機器學習算法，深度學習方法在模型的檢測精度和實時性的表現的表現進一步提高進一步提高，FPS幀率更高幀率更高 具有具有數據集易獲得數據集易獲得、結果準確率高結果準確率高和和易于應用易于應用等優點等優點二、國內外研究二、國內外研究現狀現狀三、技術三、技術內容內容 技術路線圖技術路線圖本系統主要由管道缺陷

6、檢測、管道缺陷跟蹤和缺陷信息管理三個模塊組成，利用本系統主要由管道缺陷檢測、管道缺陷跟蹤和缺陷信息管理三個模塊組成，利用YOLO網絡進行訓練，網絡進行訓練，保存最優訓練結果保存最優訓練結果。結合結合YOLO-DS網絡對管道缺陷視頻中網絡對管道缺陷視頻中的缺陷進行的缺陷進行追蹤追蹤，對追蹤結果進行指標評估分析，最后構建管道缺陷信息管理平臺，對追蹤結果進行指標評估分析，最后構建管道缺陷信息管理平臺三、技術三、技術內容內容 管道影像數據采集 將圖像使用將圖像使用LabelImg標注軟件采用相同的標準進行統一手工標注，并將數據集標注軟件采用相同的標準進行統一手工標注，并將數據集劃分為訓練集、驗證集、測

7、試集三部分。采取隨機旋轉、翻轉鏡像、裁剪和縮放劃分為訓練集、驗證集、測試集三部分。采取隨機旋轉、翻轉鏡像、裁剪和縮放進行數據增強。進行數據增強。l CCTV管道機器人拍攝排水管道內部圖片，拍攝的圖片管道機器人拍攝排水管道內部圖片，拍攝的圖片中主要包括三類病害：中主要包括三類病害：錯口錯口、破損破損和和障礙物障礙物，每張圖像每張圖像上至少包括一種缺陷上至少包括一種缺陷。三、技術三、技術內容內容 缺陷檢測與追蹤方法缺陷檢測與追蹤方法本文主要采用了一種基于檢測的追蹤方法本文主要采用了一種基于檢測的追蹤方法u首先采用首先采用檢測算法檢測算法檢測到管道圖像或視頻中的缺檢測到管道圖像或視頻中的缺陷，得到檢

8、測結果陷，得到檢測結果u然后利用卡爾曼濾波器、匈牙利算法以及特征提然后利用卡爾曼濾波器、匈牙利算法以及特征提取通過級聯匹配和取通過級聯匹配和IOU匹配獲得缺陷的匹配獲得缺陷的追蹤軌跡追蹤軌跡信息信息u最終實現對每一幀中缺陷的追蹤最終實現對每一幀中缺陷的追蹤三、技術三、技術內容內容 具體算法的實現流程圖具體算法的實現流程圖三、技術三、技術內容內容 目標檢測算法目標檢測算法p網絡模型網絡模型 本文采用的目標檢測方法是本文采用的目標檢測方法是YOLOv7模型，該模型模型，該模型提出了一提出了一個新的網絡架構，在訓練過程中加入了輔助頭，增加了訓練時個新的網絡架構，在訓練過程中加入了輔助頭，增加了訓練時

9、間，但提升了檢測精度，并不影響測試速度，它主要由間，但提升了檢測精度，并不影響測試速度，它主要由Input、Backbone和和Head三部分組成。三部分組成。三三、技術、技術內容內容 目標追蹤算法目標追蹤算法破損破損錯口錯口 追蹤效果較為突出，不同距離的缺陷目標都能夠準確追蹤到。追蹤效果較為突出，不同距離的缺陷目標都能夠準確追蹤到。排水管道破損不同角度均可排水管道破損不同角度均可檢測。檢測。三三、技術、技術內容內容 跟蹤結果魯棒性分析跟蹤結果魯棒性分析環境模糊環境模糊p當管道內部產生煙霧時拍攝到比較當管道內部產生煙霧時拍攝到比較模糊模糊視頻，本模型可以成功跟蹤缺視頻，本模型可以成功跟蹤缺陷，

10、并且當有兩個缺陷出現在同一幀中，對不同的缺陷用不同顏色的陷，并且當有兩個缺陷出現在同一幀中，對不同的缺陷用不同顏色的框進行標注并賦予框進行標注并賦予ID，其中一個缺陷消失之后，另一個缺陷仍能和，其中一個缺陷消失之后，另一個缺陷仍能和之前保持相同的之前保持相同的ID。p攝像機鏡頭在攝像機鏡頭在左右旋轉左右旋轉時追蹤得到的視頻幀，剛開始可以看到整個破時追蹤得到的視頻幀，剛開始可以看到整個破損缺陷，旋轉的過程中能夠持續跟蹤該缺陷直到部分損傷消失在鏡頭損缺陷，旋轉的過程中能夠持續跟蹤該缺陷直到部分損傷消失在鏡頭中，并一直保持破損的中，并一直保持破損的ID不變不變。鏡頭旋轉鏡頭旋轉三三、技術內容技術內容

11、 模型性能模型性能對比對比 由由mAP曲線圖可以看出曲線圖可以看出YOLOv7的平均精的平均精度均值曲線度均值曲線明顯高于明顯高于其他三條曲線的其他三條曲線的mAP值值，并且在迭代次數達到，并且在迭代次數達到20次以后次以后mAP值的大值的大小進入一個穩定狀態，而小進入一個穩定狀態，而YOLOv5模型的模型的mAP值相對來說波動性較大，值相對來說波動性較大，YOLOv3雖然雖然較穩定，但是精度值在四個模型中最低。因較穩定，但是精度值在四個模型中最低。因此本文的模型無論在穩定性還是精度上都優此本文的模型無論在穩定性還是精度上都優于其他三個模型。于其他三個模型。不同模型測試結果對比不同模型測試結果

12、對比網絡類型mAPF1FPSYOLOv30.8680.86195YOLOv50.8880.883167Ours0.9110.898172三三、技術內容技術內容 管道病害管理系統管道病害管理系統 通過專業人員對檢測結果進行檢查和評估，導出該管段的健康評估報告通過專業人員對檢測結果進行檢查和評估，導出該管段的健康評估報告。該平臺中。該平臺中由由管道缺陷檢測管道缺陷檢測、專業人員服務專業人員服務以及以及健康信息反饋健康信息反饋三個模塊的三個模塊的具體功能實現具體功能實現。管道缺陷的檢測以及追蹤過程集中可視化展示管道缺陷的檢測以及追蹤過程集中可視化展示三三、技術、技術內容內容 專業人員服務專業人員服務

13、u檢測人員、維護人員信息和專業人員交流構成了檢測人員、維護人員信息和專業人員交流構成了專業人員服務專業人員服務模塊模塊，專業人員信息主要包括了他們的年齡、聯系方式、技術背景和工作專業人員信息主要包括了他們的年齡、聯系方式、技術背景和工作范圍等，范圍等，專業人員交流主要通過對管道缺陷檢測模塊的專業人員交流主要通過對管道缺陷檢測模塊的視頻檢測視頻檢測和和追蹤結果追蹤結果分析其中的缺陷等級。分析其中的缺陷等級。人員交流人員交流三三、技術、技術內容內容 健康信息反饋健康信息反饋健康信息反饋模塊主要是對管道的整體結構健康狀況進行評估分析，根據健康信息反饋模塊主要是對管道的整體結構健康狀況進行評估分析，根

14、據管道檢測結果、專業人員交流信息以及管段的一些其他資料管道檢測結果、專業人員交流信息以及管段的一些其他資料。如圖生成并導。如圖生成并導出不同管段的健康評估報告。出不同管段的健康評估報告。三三、技術、技術內容內容 評估報告導出界面評估報告導出界面u評估報告中主要包括以下內容：管段名稱、檢測日期、起始井號、終止井評估報告中主要包括以下內容：管段名稱、檢測日期、起始井號、終止井號、起點埋深、終點埋深、管段類型、管段材質、管段直徑、管段長度、修復號、起點埋深、終點埋深、管段類型、管段材質、管段直徑、管段長度、修復指數、養護指數以及檢測的每個缺陷的類型和對應的圖片，從檢測追蹤得到的指數、養護指數以及檢測

15、的每個缺陷的類型和對應的圖片，從檢測追蹤得到的視頻中采用幀提取得到每個缺陷的圖片。視頻中采用幀提取得到每個缺陷的圖片。創建了創建了 排水管道缺陷檢測信息管理平臺，實現對缺陷的排水管道缺陷檢測信息管理平臺，實現對缺陷的 智能檢測和追蹤。智能檢測和追蹤。采采用了用了 基于基于YOLOv7的排水管道內部錯口、的排水管道內部錯口、破損和障礙物缺陷檢測算法破損和障礙物缺陷檢測算法設計了設計了 基于基于YOLO算法的檢測結果，利用深度跟蹤算法算法的檢測結果，利用深度跟蹤算法 YOLO-DS對管道內的缺陷進一步跟蹤和計數對管道內的缺陷進一步跟蹤和計數基于基于YOLO-DS的排水管道缺陷檢測、追蹤信息管理系統的排水管道缺陷檢測、追蹤信息管理系統四、總結四、總結展望展望 貢獻與創新點貢獻與創新點感謝觀看！感謝觀看！Underground Pipeline Committee of CSGPC