【摘 要】
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当前排水管道检测普遍采用CCTV管道闭路电视检测系统，但系统在缺陷判断过程存在人工参与度高，检测效率低、主观误差大等问题。本文提出一种基于实例分割算法结合CCTV排水管道缺陷检测方法，采用CCTV检测系统采集管道图像，基于Mask R-CNN卷积神经网络排水管道缺陷实例分割检测，对破裂、变形、腐蚀、沉积、障碍物、树根缺陷进行检测分类，并对其中破裂缺陷进行检测评级。实验结果表明，现场实验缺陷检测准确
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当前排水管道检测普遍采用CCTV管道闭路电视检测系统，但系统在缺陷判断过程存在人工参与度高，检测效率低、主观误差大等问题。本文提出一种基于实例分割算法结合CCTV排水管道缺陷检测方法，采用CCTV检测系统采集管道图像，基于Mask R-CNN卷积神经网络排水管道缺陷实例分割检测，对破裂、变形、腐蚀、沉积、障碍物、树根缺陷进行检测分类，并对其中破裂缺陷进行检测评级。实验结果表明，现场实验缺陷检测准确率达到了100%,现场实验破裂缺陷检测高阶分类准确度达到100%,表现出较好检测性能。
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