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基于卷积神经网的CCTV视频中排水管道缺陷的智能检测

论文摘要

作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。

论文目录

  • 1 卷积神经网络理论基础
  • 2 基于卷积神经网络的CCTV视频中的排水管道缺陷检测
  •   2.1 排水管道缺陷识别任务的设计
  •   2.2 卷积神经网络的选择和改进
  •   2.3 样本数据库的构建
  •   2.4 卷积神经网络的训练
  • 3 试验与评估
  •   3.1 卷积神经网络的训练结果
  •   3.2 缺陷识别的评估标准与评估结果
  •   3.3 运行时间与内存消耗
  •   3.4 生产作业评估
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吕兵,刘玉贤,叶绍泽,闫臻

    关键词: 卷积神经网络,排水管道检测,内窥检测,自动化,智能化

    来源: 测绘通报 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 建筑科学与工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 深圳市勘察研究院有限公司

    基金: 国家自然科学基金(41571367)

    分类号: TU992.4;TP391.41;TP183

    DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0361

    页码: 103-108

    总页数: 6

    文件大小: 1669K

    下载量: 272

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/5a8939907eef807f890d48b0.html