基于YOLOv5算法模型的排水管道缺陷智能识别系统

城市地下排水管道是保障城市安全运行的重要基础设施。随着管道使用年限的增加，材料老化、管道堵塞、管线爆裂等问题日益凸显，排水管道一旦出现功能性或结构性缺陷，不仅削弱排水能力，还可能引发城市内涝、道路塌陷等事件，严重影响城市安全运行。历史检测数据显示，多数老城区排水管道中的结构性缺陷和功能性缺陷普遍存在，管道缺陷目前主要依靠人机交互识别，时效性不高，无法支撑突发情况下高效处置的要求，急需先进的技术手段来提高检测能力与水平，提升企业新质生产力建设、数字化转型发展需求。

为应对这一挑战，公司基于YOLOv5算法模型研发了智能排水管道缺陷识别系统，通过收集处理约50万张缺陷图片进行模型训练，在常规的缺陷类别下（破裂、沉积、变形、脱节等），模型的准确率达到85%，其他类别下准确率达到70%左右。

该系统不仅实现了高精度的缺陷识别，还具备多种实用功能，适应不同检测场景的需求：

单张图片识别：快速检测并区分缺陷类型，实时显示检测结果。

批量识别：支持大批量图片的自动化检测，提升检测效率。

视频实时输出识别：直接处理CCTV检测视频，实时识别并标注缺陷帧，提升监测的及时性。

关键帧识别：针对长视频或连续监测数据，自动提取关键帧并进行重点检测，减少冗余数据处理。

通过这些功能应用，有效提高了管道缺陷识别效能，初步形成了用于支撑业务连续作业的新质生产力，为城市地下排水管道系统的维护与改进提供了高可靠的技术手段。

后续，公司将围绕排水行业新质生产力建设需求，持续加大新技术研发转化与业务创新，为用户的数智化转型、城市的可持续发展贡献网波人力量。