基于改进YOLO v5的城市地下管网缺陷识别算法
来源：计算机测量与控制杂志2024年第11期北京时间：
作者：完颜健飞,江雅馨,徐晓龙,常明,黄英
单位：中建七局第二建筑有限公司
摘要：城市地下管网系统作为保障城市排涝安全的重要市政基础设施，在长期超负荷运行过程中普遍存在着诸多病害问题。传统检测技术CCTV依赖专业人员的专业技术以及先验经验，因此为实现自动化的城市地下管网缺陷病害，一种城市管网缺陷病害检测算法被提出并成功运用于实际工程中。采用自适应CA注意力机制，有效弱化复杂背景的负面影响；缺陷分类与回归的解耦关键方法，使得检测部分充分利用缺陷纹理和边缘信息，从而提高小尺寸缺陷的精度；SIoU损失函数的运用为算法引入角度项权衡，有效加快收敛速度。经实验测试得到71.1%的平均精确度，较原始算法提高5.3%，并满足了实际工程上的应用。
关键词：YOLO v5;地下排水管道;缺陷识别;注意力机制;目标检测;
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)。
