市政污水管网CCTV 检测图像智能识别及缺陷分级算法开发

市政污水管网作为城市基础设施的重要组成部分，承担着收集和输送城市污水的关键任务，其运行状况直接关系到城市的生态环境与居民生活质量。近年来，CCTV 检测技术凭借直观、高效的特点，成为市政污水管网检测的主要手段。然而，随着管网规模日益庞大，人工分析 CCTV 检测图像存在效率低下、漏检误检率高、主观判断差异大等问题，难以满足管网运维的实时性与准确性要求。利用先进的人工智能与图像处理技术，实现对管网缺陷的自动化、智能化检测与分级，不仅能够大幅提升检测效率，降低人工成本，还能为管网的科学维护、精准修复提供可靠依据，从而有效保障城市排水系统的稳定运行，促进城市可持续发展。

.基于深度学习的市政污水管网 CCTV 图像特征提取与识别方法

深度学习在图像识别领域展现出强大的能力，其通过构建多层神经网络自动学习图像特征，相比传统方法具有更高的准确性与适应性。针对市政污水管网 CCTV 图像，由于管道内部环境复杂，光照不均、图像模糊、存在水渍或杂质干扰等问题，对特征提取与识别提出了严峻挑战。本文采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为基础架构，通过设计多层卷积层与池化层组合，自动提取图像中管道结构、缺陷部位的特征信息。在卷积层中，利用不同大小的卷积核捕捉图像中不同尺度的特征，小卷积核关注细节信息，大卷积核获取整体结构特征；池化层则对卷积层输出进行降维处理，减少计算量的同时保留关键特征，提高模型对图像变形、位移的鲁棒性。同时，引入残差网络（Residual Network，ResNet）结构，解决深度神经网络训练过程中的梯度消失与退化问题，使得网络能够构建更深的层次，学习到更复杂、抽象的特征表示。通过大量标注的市政污水管网 CCTV 图像数据对网络进行训练，网络不断调整参数优化特征提取能力，最终实现对裂缝、腐蚀、变形、堵塞等多种缺陷类型的有效识别。

2.市政污水管网缺陷分级算法的构建与优化

准确的缺陷分级对于市政污水管网的维护决策至关重要。本文在识别出缺陷类型的基础上，构建了一套科学的缺陷分级算法。首先，依据市政工程相关标准及行业规范，结合实际管网运行状况，对不同类型缺陷制定明确的分级标准。以裂缝为例，按照裂缝的长度、宽度以及分布情况划分为轻度、中度和重度三个等级；对于腐蚀缺陷，则根据腐蚀面积占管道总面积的比例进行分级。在算法实现上，利用机器学习中的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，将提取到的缺陷特征作为输入，通过构建合适的核函数映射到高维空间，寻找最优分类超平面，实现缺陷等级的精准划分。考虑到不同缺陷类型在特征空间中的分布差异，对 SVM 算法的参数进行优化调整，采用交叉验证与网格搜索相结合的方法，寻找最优的惩罚因子与核函数参数组合，提高分级算法的泛化能力与准确性。同时，为进一步提升算法性能，引入集成学习思想，将多个 SVM 分类器进行融合，通过投票机制或加权平均的方式确定最终的缺陷等级，有效降低了单一分类器的误判风险，提高了分级结果的可靠性。

3.市政污水管网 CCTV 检测图像智能识别及缺陷分级算法的实验验证与分析

为验证所开发算法的有效性与可靠性，搭建了实验平台进行全面测试。

实验数据来源于多个城市不同工况下的市政污水管网 CCTV 检测图像，涵盖了不同管径、不同材质、不同使用年限的管道，确保数据的多样性与代表性。将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型参数学习，验证集用于调整模型超参数，测试集用于评估算法最终性能。在实验过程中，对比了本文算法与传统图像识别算法（如基于HOG 特征与 SVM 的方法、基于 Haar 特征与 Adaboost 的方法）以及现有的深度学习识别算法（如 YOLO、SSD）在识别准确率、召回率、F1 值等指标上的差异。结果表明，本文算法在缺陷识别准确率上达到 95.6% ，明显高于传统算法的 82.3%-88.7% 以及其他深度学习算法的 90.2% -92.4% ；在缺陷分级方面，平均分级准确率达到 93.8% ，有效解决了传统人工分级主观性强、误差大的问题。同时，通过对不同复杂程度图像的测试发现，本文算法在光照不均、图像模糊等恶劣条件下仍能保持较高的识别与分级精度，验证了其良好的鲁棒性与适应性，满足市政污水管网实际检测需求。

4.市政污水管网 CCTV 检测图像智能识别及缺陷分级算法的应用前景与价值

市政污水管网 CCTV 检测图像智能识别及缺陷分级算法的成功开发，为管网运维管理带来了革命性的变化。在实际应用中，该算法可集成到便携式检测设备或在线监测系统中，检测人员在现场采集图像后，系统能够实时对图像进行分析处理，快速识别缺陷类型并完成分级，为管网维护提供及时、准确的信息支持。通过长期积累检测数据，结合地理信息系统（GIS）技术，可构建管网健康状况数据库，实现对管网运行状态的动态监测与预测分析，提前发现潜在风险，制定科学合理的维护计划，避免因管网故障导致的城市内涝、污水泄漏等问题。此外，该算法的应用还能有效降低管网运维成本，减少不必要的人工巡检与修复工作，提高资源利用效率。从社会效益角度看，保障了城市排水系统的稳定运行，改善了城市生态环境，提升了居民生活质量，对推动智慧城市建设具有重要的示范意义与应用价值。

结束语：本文围绕市政污水管网 CCTV 检测图像智能识别及缺陷分级算法展开深入研究，成功构建了一套高效、准确的算法体系。未来算法仍需进一步优化改进。一方面，可探索引入更先进的深度学习模型，如Transformer 架构，提升对复杂图像特征的学习能力；另一方面，加强对小样本缺陷、罕见缺陷类型的研究，提高算法的泛化能力。同时，推动算法与物联网、大数据等技术的深度融合，构建更加智能化、自动化的市政污水管网运维管理体系，为城市的可持续发展提供更坚实的技术保障。

参考文献

[1]顾洁.CCTV 结合声呐检测技术在蚌埠市污水管网检测中的应用[J].城市勘测,2025,(02):236-240.

[2]贺鹰霞.基于机器学习的城市污水管道缺陷状况智能诊断方法及应用[D].天津城建大学,2024.

[3]陈家雪.污水管网缺陷排查信息的智能管理与可视化研究[D].西安理工大学,2021.