基于深度学习的地下排水管道缺陷智能检测技术 之工程管理讨论本文是一篇工程管理论文，本论文将开展基于深度学习 的排水管道缺陷智能检测技术讨论。通过 CCTV 影像资料获 取图像等资料，借助 matlab 软件运用深度学习方法智能训 练大量的图片，使训练好的网络自动高效、精准的对水管缺 陷进行分类，并对各类缺陷进行分割标注，为地下管网的日 常检测维修、升级改造提供依据。1 绪论1.1 讨论背景与意义城市地下排水管道在现代城市的正常运行中起着重要作用。 一方面，它们是保证城市运行的重要基础设施和生命线，各 个地区都在不断增大地下排水管道的规模。另一方面，受历 史和地理因素的影响，目前我国城市地下管道普遍具有设备 分布不合理、密度过大的特点，严重影响城市运行和市民正 常生活，尤其是夏季特大暴雨的来临，因各种管道缺陷（堵 塞、塌方等）导致的排水不畅造成巨大的经济损失，如西安 2025 年的 7.24 特大暴雨，深圳 2025 年 5.7及 5.14 等。 管道就像人体的动脉一样，在我们的生活中扮演着重要的角 色。但是，随着管道使用时间的延长，各种形式和类型的管 道问题会不断出现，如管道意外损坏、材料老化、管壁化学 腐蚀、裂缝和碎片侵入等，假如这些问题不能够得到解决， 就会埋下安全隐患。为了显著提高我国当前排水管道的排水 能力，延长其使用寿命，为制定检修计划提供可靠科学依据， 定期性的专业检查既有排水管道，及时发现找出排水管道安 全隐患并实行有效措施加以维修显得十分重要。实践证明， 采纳先进的技术对管道进行状态调查，准确掌握管道的当前 运行状态，根据一定的优化原则对存在严重缺陷的管道及时 维修，可以减低甚至避开发生严重事故，也可以大大延长管 道的使用寿命。在发达国家或地区，所有污水调查平均每五 年进行一次。在英国，检查费与疏浚费的比例超过 1。城市 管网改造工程将成为未来重要的讨论方向，早期检测是必不 可少的环节。在目前的检测工作中，传统的检测方法，如目视检查， 镜检，潜水管道检查，泥浆测量桶检查，虽然方法简单方便， 在管道环境较好或检测设备有限的情况下可以起到一定的 辅助检查作用，但在实际的大规模普查和检测过程，假如只 依靠传统的方法，如人工视觉检测，调查管道网路的铺设情 况，并对划分的等级进行评价，人工设置管网的相关特征， 操作流程复杂琐碎，检测人员的主观因素影响大，再者工作 人员长时间工作导致视觉疲劳...
