基于改进YOLOv8的排水管网缺陷检测

来源：电子测量技术杂志2025年第3期北京时间：

作者：周梦颖，张学武，曾鹏源，江雅馨

单位：河海大学信息科学与工程学院 常州 213200

摘要：针对城市排水管道缺陷易受背景干扰、特征尺度多变以及现有检测模型存在检测准确率低、误检率高等问题，提出了一种基于改进YOLOv8的缺陷检测算法。首先，设计DSK模块并嵌入主干网络的C2f模块中以扩大感受野，提高模型对多尺度缺陷特征的提取能力；其次，引入Slim-neck网络结构对颈部网络进行改进，对缺陷特征信息进行有效利用和融合，并有助于实现模型的轻量化；最后，采用FocalEIOU损失函数以更好地提高对较小缺陷目标的检测性能和模型的收敛速度。在管道缺陷数据集上的实验结果表明，本研究改进的算法在70.4 fps的检测速率下，mAP达到了67.5%，相比于原始YOLOv8算法，mAP值和检测速率分别提升了3.8%和1.7 fps，表现出了良好的检测性能。针对实际应用目的，基于改进算法开发了一款能够实时检测管道缺陷的系统软件，通过实际项目检测，验证了本文改进的算法能够满足城市排水管道缺陷检测任务中高精度、实时检测的需求。

关键词：城市排水管网;缺陷检测;YOLOv8;目标检测;特征融合

基金资助：住房和城乡建设部2022年科学技术计划项目（2022-K-165）、中国建筑第七工程局有限公司局课题（CSCEC7b-2022-Z-5）、中国建筑股份有限公司2023年度科技研发课题（CSCEC-2023-Z-10）项目资助