Affiliation of Author(s):
建筑设备科学与工程学院
Key Words:
城镇地下排水管道;缺陷检测;PGGNet;门控机制;多尺度引导空间注意模块
Abstract:
城镇地下排水管道老化问题导致管道破损、堵塞等现象频发。人工检测方法难以满足不断增长的检测需求，现有智能化检测技术在应对形状不规则、细节丰富的缺陷边界时，其交并比仍存在提升空间。本文提出了一种提升缺陷边界识别性能的排水管道语义分割模型PGGNet,模型中的GEA通过拉普拉斯边缘检测算法整合边缘特征，提高了对缺陷边界的捕捉能力；MGSA-SSM则结合状态空间模型和MGSA的多尺度机制，引导模型从不同尺度捕捉缺陷的全局轮廓与局部细节，从而提升复杂边界的识别能力。试验结果表明，PGGNet在与主流算法对比中表现出色，mPA达94.32%,mIoU达93.08%,可满足排水管道自动化缺陷检测需求。
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